Campionamento di Gibbs multilivello
Il campionamento di Gibbs multilivello applica l'algoritmo MCMC di Gibbs ai modelli Bayesiani gerarchici (multilivello), alternando le distribuzioni condizionali dei parametri a livello di gruppo e degli iperparametri a livello di popolazione. Questo sfrutta la struttura di indipendenza condizionale della gerarchia per estrarre campioni esatti o quasi esatti da una posteriore che altrimenti sarebbe analiticamente intrattabile.
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Fonti
- Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521686891
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Gibbs Sampling for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/multilevel-gibbs-sampling
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