Слайсинг (Slice Sampling)
Слайсинг — это алгоритм Марковских цепей Монте-Карло (MCMC), представленный Рэдфордом М. Нилом в его статье 2003 года в журнале Annals of Statistics. Он генерирует выборки из целевого распределения, выбирая равномерно из области под кривой плотности — называемой 'слайсом' — без необходимости для пользователя указывать размер шага или распределение предложений, что делает его самонастраивающимся и широко применимым для байесовского вывода апостериорных распределений.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Байесовская регрессияБайесовские методы↔ compare
- Сэмплирование по ГиббсуБайесовские методы↔ compare
- Гамильтонов Монте-КарлоБайесовские методы↔ compare
- Метод Монте-Карло по цепям Маркова (MCMC)Байесовские методы↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →