吉布斯採樣

吉布斯採樣  是統計學中用於馬爾科夫蒙特卡洛 （ MCMC ） 的一種算法 ， 用於在難以直接採樣時從某一多變量概率分佈中近似抽取樣本序列 。 該序列可用於近似聯合分佈 、 部分變量的邊緣分佈或計算積分 （ 如某一變量的期望值 ） 。 某些變量可能爲已知變量 ， 故對這些變量並不需要採樣 。 吉布斯採樣常用於統計推斷 （ 尤其是貝葉斯推斷 ） 之中 。 這是一種隨機化算法 ， 與最大期望算法等統計推斷中的確定性算法相區別 。 與其他MCMC算法一樣 ， 吉布斯採樣從馬爾科夫鏈中抽取樣本 ， 可以看作是Metropolis – Hastings算法的特例 。 該算法的名稱源於約西亞 · 威拉德 · 吉布斯 ， 由與兄弟於1984年提出 。