Bayesian methodsBayesian / computational
공간 깁스 샘플링
공간 깁스 샘플링은 관측치가 공간적으로 배열되어 있고 인접한 위치들이 통계적으로 의존적인 모델에 깁스 샘플러(좌표별 마르코프 연쇄 몬테카를로 알고리즘)를 적용합니다. 공간적 이웃 구조에 의해 암시되는 조건부 독립성을 활용하여, 각 지점은 이웃 지점들이 주어진 상태에서 한 번에 하나씩 업데이트되며, 이는 마르코프 랜덤 필드, 가우시안 랜덤 필드 및 계층적 지리통계 모델에 대한 사후 추론을 다루기 쉽게 만듭니다.
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출처
- Geman, S. & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721–741. DOI: 10.1109/TPAMI.1984.4767596 ↗
- Rue, H. & Held, L. (2005). Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584884323
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Gibbs Sampling for Markov Random Fields and Geostatistical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/spatial-gibbs-sampling
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