Robust Gibbs Sampling
Robust Gibbs sampling är en Markovkedjemonte Carlo-strategi som kombinerar den koordinatvisa Gibbs-samplern med fördelningar med tjocka svansar eller modellspecifikationer som är resistenta mot extremvärden – oftast Student-t-likelihoods – så att den posteriora inferensen inte förvrängs av extrema observationer. Den uppnår robusthet genom dataaugmentering: varje observation får en latent variansvikt som automatiskt nedvikter extremvärden under varje samplingsdragning.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- Geweke, J. (1993). Bayesian treatment of the independent Student-t linear model. Journal of Applied Econometrics, 8(S1), S19–S40. DOI: 10.1002/jae.3950080504 ↗
- Chib, S. & Greenberg, E. (1995). Understanding the Metropolis-Hastings algorithm. The American Statistician, 49(4), 327–335. DOI: 10.1080/00031305.1995.10476177 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Gibbs Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/bayesian/robust-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 regressionBayesiansk statistik↔ compare
- Gibbs samplingBayesiansk statistik↔ compare
- Robust Bayesiansk InferensBayesiansk statistik↔ compare
- Robust Markov Chain Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →