ギブスサンプリング
条件付き確率 p ( x j | x 1 ( i ) , ... , x j − 1 ( i ) , x j + 1 ( i − 1 ) , ... , x n ( i − 1 ) ) {\displaystyle p(x_{j}|x_{1}^{(i)},\dotsc ,x_{j-1}^{(i)},x_{j+1}^{(i-1)},\dotsc ,x_{n}^{(i-1)})} から i {\displaystyle i} 番目のサンプル x j ( i ) {\displaystyle x_{j}^{(i)}} をサンプリングする。
i {\displaystyle i} が k {\displaystyle k} 以下であれば i = i + 1 {\displaystyle i=i+1} して2へ。それ以外だと終了。
サンプルは他の変数に条件付けされた分布からサンプリングされるが、他の変数には新しいサンプルを使用すべきである。つまりは、1ステップ毎に1変数をサンプルし、新しいサンプルに入れ替えていく。このサンプル集合は、全ての変数に関する同時分布を近似する。
それに加え、全てのサンプルに関して平均をとることで期待値を近似することができる。
以下は注意点である。