Gibbsサンプラー (Gibbs sampler)† 一度に一つの確率変数だけを更新するMCMCの一つであり,MCMC の中でも最もよく使われるものであろう. 目的の分布から決まる条件付分布に従って乱数を発生させる. いわゆる rejection rate は 0 だが,確率変数の値がとどまる確率は 0 ではないので,Metropolis-Hastings法より必ずよく動くというわけではない. -- あかほ ↑
Gibbsサンプラー (Gibbs sampler)† 一度に一つの確率変数だけを更新するMCMCの一つであり,MCMC の中でも最もよく使われるものであろう. 目的の分布から決まる条件付分布に従って乱数を発生させる. いわゆる rejection rate は 0 だが,確率変数の値がとどまる確率は 0 ではないので,Metropolis-Hastings法より必ずよく動くというわけではない. -- あかほ ↑
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