Gibbs抽样

具体的说,Gibbs抽样是已知多维随机变量 X = ( X 1 , X 2 , . . . , X n ) X = (X_1,X_2,...,X_n) X=(X1,X2,...,Xn)的联合概率分布 p ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) p(x_1,x_2,...,x_n) p(x1,x2,...,xn),,求X的函数G(X)的数学期望的方法:

  1. 给出一组初始抽样(如随机抽样);
  2. 利用联合概率分布和当前抽样,计算每一分量的条件概率分布
  3. 由2生成的条件概率分布重新生成一组抽样,计算G,返回2,迭代至G(X)的值平均收敛
    得到的收敛值就是对G(X)的数学期望的近似。

注意到第2、3项要结合进行,每计算一次条件概率,就生成一个新的抽样,更新原抽样。

你可能感兴趣的:(统计学)