Robust Gibbs Sampling
Robust Gibbs sampling एक Markov chain Monte Carlo (MCMC) रणनीति है जो coordinate-wise Gibbs sampler को heavy-tailed या outlier-resistant मॉडल विशिष्टताओं — सबसे आम तौर पर Student-t likelihoods — के साथ जोड़ती है, ताकि posterior inference को extreme observations द्वारा विकृत न किया जाए। यह data augmentation के माध्यम से robustness प्राप्त करता है: प्रत्येक observation को एक latent variance weight प्राप्त होता है जो प्रत्येक sampling sweep के दौरान स्वचालित रूप से outliers को down-weights करता है।
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स्रोत
- Geweke, J. (1993). Bayesian treatment of the independent Student-t linear model. Journal of Applied Econometrics, 8(S1), S19–S40. DOI: 10.1002/jae.3950080504 ↗
- Chib, S. & Greenberg, E. (1995). Understanding the Metropolis-Hastings algorithm. The American Statistician, 49(4), 327–335. DOI: 10.1080/00031305.1995.10476177 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Gibbs Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/robust-gibbs-sampling
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