ギブスサンプリング
ギブスサンプリングはメトロポリス・ヘイスティングス法の1つである。同時分布より周辺化された条件付き確率分布から、与えられた確率分布に従ったサンプルをサンプリングする。同時確率 ( x 1 , ... , x n ) {\displaystyle (x_{1},\dotsc ,x_{n})} から確率変数 X = { x 1 , ... , x n } {\displaystyle {\boldsymbol {X}}=\{x_{1},\dotsc ,x_{n}\}} を k {\displaystyle \left.k\right.} サンプル得たい。 n {\displaystyle n} 次元の i {\displaystyle i} 番目のサンプルを X ( i ) = { x 1 ( i ) , ... , x n ( i ) } {\displaystyle {\boldsymbol {X}}^{(i)}=\{x_{1}^{(i)},\dotsc ,x_{n}^{(i)}\}} とする。
手順は以下の通りである。
初期値 X ( 0 ) {\displaystyle {\boldsymbol {X}}^{(0)}} を設定する。