Bayesian methods
דגימת פרוסות (Slice Sampling)
דגימת פרוסות היא אלגוריתם Monte Carlo בשרשרת מרקוב (MCMC) שהוצג על ידי רדפורד מ. ניל (Radford M. Neal) במאמרו משנת 2003 ב-Annals of Statistics. האלגוריתם מייצר דגימות מהתפלגות יעד על ידי דגימה אחידה מהאזור שמתחת לעקומת הצפיפות – המכונה 'פרוסה' – מבלי לדרוש מהמשתמש לציין גודל צעד או התפלגות הצעה. זה הופך אותו לכלי בעל כוונון עצמי ורחב יישום להסקה בייסיאנית א-פוסטריורית.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Neal, R. M. (2003). Slice sampling (with discussion). Annals of Statistics, 31(3), 705–767. DOI: 10.1214/aos/1056562461 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/he/bayesian/slice-sampling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- רגרסיה בייסיאניתבייסיאני↔ compare
- דגימת גיבסבייסיאני↔ compare
- המילטוניאן מונטה קרלובייסיאני↔ compare
- שרשרת מרקוב מונטה קרלו (MCMC)בייסיאני↔ compare