Próbkowanie warstwowe
Próbkowanie warstwowe (ang. Slice Sampling) to algorytm łańcuchów Markowa Monte Carlo (MCMC) wprowadzony przez Radfoda M. Neala w jego artykule z 2003 roku w "Annals of Statistics". Generuje on próbki z rozkładu docelowego poprzez losowanie jednostajne z obszaru pod krzywą gęstości – zwanego "warstwą" (ang. slice) – bez konieczności określania przez użytkownika wielkości kroku lub rozkładu propozycji, co czyni go samonastawnym i szeroko stosowalnym do wnioskowania bayesowskiego o rozkładach posteryornych.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Neal, R. M. (2003). Slice sampling (with discussion). Annals of Statistics, 31(3), 705–767. DOI: 10.1214/aos/1056562461 ↗
- 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
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/bayesian/slice-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.
- Regresja bayesowskaStatystyka bayesowska↔ compare
- Próbkowanie GibbsaStatystyka bayesowska↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloStatystyka bayesowska↔ compare
- Łańcuchy Markowa i symulacje Monte Carlo (MCMC)Statystyka bayesowska↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →