Оглавление
Выборка Гиббса
-
Основы байесовского вывода
- Байесовский вывод основан на теореме Байеса и используется для оценки вероятностей на основе наблюдений.
- Байесовская статистика включает в себя методы для аппроксимации апостериорных распределений.
-
Пробоотборник Гиббса
- Пробоотборник Гиббса используется для выборки из многомерных распределений с использованием марковской цепи.
- Он применяется в байесовском логическом выводе для аппроксимации апостериорных плотностей.
-
Математическая подготовка
- Марковская цепь используется для вычисления предельных плотностей параметров, что может быть вычислительно затратным.
- Пробоотборник Гиббса создает обратимую марковскую цепь с инвариантным распределением.
-
Применение в байесовской статистике
- Пробоотборник Гиббса используется для аппроксимации апостериорных плотностей в байесовской статистике.
- Он позволяет получить выборки из многомерных распределений, учитывая наблюдения и приоритеты.
-
Алгоритм пробоотборника Гиббса
- Инициализация включает выбор начального значения параметров.
- Цикл повторяется для генерации последовательности выборок.
- Каждый шаг цикла включает выборку из условного апостериорного распределения параметров.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: