Data Science, Statistics, Python, Sampling.
維的分布做採樣，隨機變量為 X = (X1, X2, X3, …, Xn)，那麼我們可以定義任一個 n-1 維度的變量 : 吉布斯採樣的核心觀點在於從該條件分布中產生候選點，也就是改進了 MH 算法中一開始選擇的提議分布，讓他以後驗機率的形式與目標分布相連，這樣不僅改變了計算邊際分配的困難性，也讓提議分布與目標分布相關聯 : 一、針對 X 的各分量 1~n 迴圈，從提議分布 f(Xj | X-j) 中產生候選狀態 j，此外當前狀態為 i 二、更新狀態為 j (此時為針對所有分量迭代更新) 針對各分量做更新迭代的概念以圖呈現如下 : Source : Little Orange’s Site