Lấy mẫu Gibbs

Lấy mẫu Gibbs là một thuật toán Monte Carlo chuỗi Markov xấp xỉ một phân phối hậu nghiệm đa chiều bằng cách rút ra lặp đi lặp lại từng tham số từ phân phối điều kiện đầy đủ của nó, cho trước tất cả các tham số khác và dữ liệu. Vì mỗi lần rút ra là chính xác từ một phân phối điều kiện — không phải là một đề xuất có thể bị từ chối — bộ lấy mẫu hiệu quả khi các phân phối điều kiện đó có dạng đóng.