Romlig Gibbs-sampling
Romlig Gibbs-sampling anvender Gibbs-sampleren — en koordinatvis Markovkjede Monte Carlo-algoritme — på modeller der observasjoner er arrangert i rom og nærliggende lokasjoner er statistisk avhengige. Ved å utnytte den betingede uavhengigheten som en romlig naboskapsstruktur innebærer, oppdateres hvert sted ett om gangen gitt dets naboer, noe som gjør posterior inferens håndterbar for Markov-tilfeldige felt, Gaussiske tilfeldige felt og hierarkiske geostatistiske modeller.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Gibbs Sampling for Markov Random Fields and Geostatistical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Bayesiansk hierarkisk modellBayesiansk↔ compare
- Gibbs-samplingBayesiansk↔ compare
- Romlig Bayesiansk inferensBayesiansk↔ compare
- Spatial MCMCBayesiansk↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →