Chapter 1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.4 The Gibbs Sampler Gibbs抽样是MH算法的一个特例，其经常用于目标分布是多元分布的场合. 假设所有的一元条件分布（每个分量对其他分量的条件分布）都是可以确定的， Gibbsi抽样使用这些一元条件分布进行抽样. 令X=(X1,·,Xd)为R中的随机变量，定义d-1维的随机变量 X-j=(X1,…,Xj-1,Xj+1,…,Xa, 并记XX-的条件密度为f(XX-).则Gibbs抽样是从这d个条件分布中 产生候选点.算法如下： 1.在t=0时，初始化X(0) Previous Next First Last Back Forward 1Chapter 1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.4 The Gibbs Sampler Gibbs ƒ¥MHé{òáA~, Ÿ²~^u8I©Ÿ¥ı©Ÿ|‹. b§kò^á©Ÿ (zá©˛ÈŸ¶©˛^á©Ÿ)—¥å±(½, Gibbsƒ¶^˘ ò^á©Ÿ?1ƒ. -X = (X1, · · · , Xd)èRd•ëÅC˛, ½¬d − 1ëëÅC˛ X−j = (X1, · · · , Xj−1, Xj+1, · · · , Xd), øPXj |X−j^áó›èf(Xj |X−j ). KGibbsƒ¥l˘dá^á©Ÿ• )ˇ¿:. é{Xe: 1. 3t = 0û, –©zX(0); Previous Next First Last Back Forward 1