Slice Sampling
Slice sampling é um algoritmo Markov chain Monte Carlo (MCMC) introduzido por Radford M. Neal em seu artigo de 2003 na Annals of Statistics. Ele gera amostras de uma distribuição alvo desenhando uniformemente da região sob a curva de densidade — chamada de 'fatia' (slice) — sem exigir que o usuário especifique um tamanho de passo ou distribuição de proposta, tornando-o autoajustável e amplamente aplicável para inferência posterior Bayesiana.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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.
- Regressão BayesianaBayesiano↔ compare
- Amostragem de GibbsBayesiano↔ compare
- Monte Carlo HamiltonianoBayesiano↔ compare
- Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC)Bayesiano↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →