ギブスサンプリング
p ( x 1 , ... , x j − 1 , x j + 1 , ... , x n ) = ∫ p ( x 1 , ... , x n ) d x j {\displaystyle p(x_{1},\dotsc ,x_{j-1},x_{j+1},\dotsc ,x_{n})=\int p(x_{1},\dotsc ,x_{n})dx_{j}}
実用上、確率変数 x j {\displaystyle x_{j}} の条件付き分布を求めるためのもっとも簡単な方法はグラフィカルモデルの変数のうち x j {\displaystyle x_{j}} の関数ではない値を独立とみなして因子化すればいい。
そのほかには、3つの場合が考えられる。
分布が離散分布である場合、 x j {\displaystyle x_{j}} の取りうる値すべてに関して確率を計算し、足しあわせることで周辺化定数を計算すればいい。
分布が連続で既知の形を持つ場合、1次元の周辺化なので周辺化定数が計算可能である。
その他の場合、周辺化定数は無視することができる。大抵のサンプリング法は周辺化定数がなくても問題ではない。