ギブスサンプリング
統計学と統計物理学において、ギブスサンプリング（）は、直接サンプリングが難しい確率分布の代わりにそれを近似するサンプル列を生成するMCMC法（）の1つである。この生成された数列は、同時分布や周辺分布や期待値などの積分計算を近似するために用いられる。通常は観測として与えられている変数に関してはサンプリングをする必要はない。ギブスサンプリングは統計的推定やベイズ推定の手法として頻繁に用いられている。ランダムアルゴリズムであり、（）やEMアルゴリズム（expectation-maximization algorithm）のような統計的推定法のための決定論的な方法の代替法である。

他のMCMC法と同様に、ギブスサンプリングはサンプルのマルコフ連鎖を生成する。得られるサンプル列がマルコフ連鎖であるため、例えば100番目毎にサンプルを選ぶといったサンプルが十分に独立とみなせるように気をつけるべきである。それに加え、サンプル列の始めの方の値は目的の分布を精確には表していないため、初期値を与えたすぐ後はburn-in期間としてサンプルを捨てるべきである。
Q12483
統計学
Concept
Q188715
統計物理学
Concept
Q1191869
MCMC
MEDIA
Q1333358
同時分布
Concept
Q670653
周辺分布
Concept
Q200125
期待値
Concept
Q1275153
EMアルゴリズム
UNK
None
統計的推定
UNK
Q176645
マルコフ連鎖
Concept
None
burn-in
UNK
Q1191905
ギブスサンプリング
Concept
Q1191905
ギブスサンプリング
Concept
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ギブスサンプリング
Concept
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