Ruimtelijke Gibbs-steekproeftrekking
Ruimtelijke Gibbs-steekproeftrekking past de Gibbs-sampler toe — een coördinaat-gewijze Markovketen Monte Carlo-algoritme — op modellen waarbij observaties ruimtelijk zijn gerangschikt en nabijgelegen locaties statistisch afhankelijk zijn. Door gebruik te maken van de conditionele onafhankelijkheid die een ruimtelijke buurtstructuur impliceert, wordt elke locatie één voor één bijgewerkt, gegeven zijn buren, waardoor posterieure inferentie hanteerbaar wordt voor Markov-randomvelden, Gaussische randomvelden en hiërarchische geostatistische modellen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Gibbs Sampling for Markov Random Fields and Geostatistical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bayesian/spatial-gibbs-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.
- Bayesiaanse Hiërarchische ModelBayesiaanse statistiek↔ compare
- Gibbs SamplingBayesiaanse statistiek↔ compare
- Ruimtelijke Bayesiaanse InferentieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Ruimtelijke MCMCBayesiaanse statistiek↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →