Lấy mẫu lát cắt
Lấy mẫu lát cắt (Slice sampling) là một thuật toán Markov chain Monte Carlo (MCMC) được Radford M. Neal giới thiệu trong bài báo Annals of Statistics năm 2003 của ông. Thuật toán này tạo ra các mẫu từ một phân phối mục tiêu bằng cách lấy mẫu đồng nhất từ vùng dưới đường cong mật độ — được gọi là 'lát cắt' — mà không yêu cầu người dùng chỉ định kích thước bước hoặc phân phối đề xuất, làm cho nó tự điều chỉnh và có thể áp dụng rộng rãi cho suy luận hậu nghiệm Bayes.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Hồi quy BayesBayes↔ compare
- Lấy mẫu GibbsBayes↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayes↔ compare
- Chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC)Bayes↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →