ギブスサンプリング - Wikipedia

統計学と統計物理学において、ギブスサンプリング（英: Gibbs sampling, Gibbs sampler）は、直接サンプリングが難しい確率分布の代わりにそれを近似するサンプル列を生成するMCMC法（Markov chain Monte Carlo algorithm）の1つである。この生成された数列は、同時分布や周辺分布や期待値などの積分計算を近似するために用いられる。通常は観測として与えられている変数に関してはサンプリングをする必要はない。ギブスサンプリングは統計的推定やベイズ推定の手法として頻繁に用いられている。ランダムアルゴリズムであり、変分ベイズ法（英語版）（variational Bayes）やEMアルゴリズム（expectation-maximization algorithm）のような統計的推定法のための決定論的な方法の代替法である。 他のMCMC法と同様に、ギブスサ

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ギブスサンプリング

[knmsyk]

二つ以上の確率変数の結合分布から統計標本の配列を生成するアルゴリズムである。