スライスサンプリング
スライスサンプリングはマルコフ連鎖モンテカルロ法の一種であり、その目的はメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングと同様である。ただし、スライスサンプリングはメトロポリス・ヘイスティングス法と異なり、提案分布それ自体や提案分布の分散等を調整する必要がない。メトロポリス・ヘイスティングス法はステップサイズ、すなわち正規分布を提案分布に取ったときの分散にあたるパラメータによって結果が大きく変わる恐れがある。分散が小さすぎればサンプル点の移動が遅くなり、それに伴って定常分布への収束も遅れる。一方で分散を大きくしすぎれば、提案されたサンプル点が棄却される可能性が高まり、こちらも定常分布への収束が遅れる。
一方でスライスサンプリングは上記のようなパラメータ設定が不要であり、またギブスサンプリングのように特殊な提案分布も必要もないことから、実装は非常に単純であり、適用範囲も広い。ただし、スライスサンプリングにより生成される擬似乱数は連続するサンプル点の間に相関が残るため、全ての点が同様に確からしくサンプルされるわけではない。