頑健ギブスサンプリング

頑健ギブスサンプリングは、座標ごとのギブスサンプラーと、裾の重い分布または外れ値に強いモデル仕様（最も一般的にはスチューデントt分布尤度）を組み合わせたマルコフ連鎖モンテカルロ戦略であり、事後推論が極端な観測値によって歪められないようにします。これは、データ拡張を通じて頑健性を達成します。各観測値は潜在分散重みを受け取り、各サンプリングスイープ中に自動的に外れ値をダウンウェイトします。