1樓：匿名使用者
我的理解是：吉布斯取樣是生成馬爾科夫鏈的一種方法，生成的馬爾科夫鏈可以用來做蒙特卡洛**，從而求得一個較複雜的多元分佈。
吉布斯取樣的具體做法：假設有一個k維的隨機向量，現想要構造一條有n個樣本的k維向量（n樣本馬爾科夫序列），那麼（隨機）初始化一個k維向量，然後固定這個向量其中的k-1個元素，抽取剩下的那個元素（生成給定後驗的隨機數），這樣迴圈k次，就把整個向量更新了一遍，也就是生成了一個新的樣本，把這個整體重複n次就得到了一條馬爾科夫鏈
只想簡單瞭解的話推薦看下，裡面介紹的比較清楚
2樓：貪戀邇的香吻
吉布斯取樣是生成馬爾科夫鏈的一種方法，生成的馬爾科夫鏈可以用來做蒙特卡洛**，從而求得一個較複雜的多元分佈。
吉布斯取樣的具體做法：假設有一個k維的隨機向量，現想要構造一條有n個樣本的k維向量（n樣本馬爾科夫序列），那麼（隨機）初始化一個k維向量，然後固定這個向量其中的k-1個元素，抽取剩下的那個元素（生成給定後驗的隨機數），這樣迴圈k次，就把整個向量更新了一遍，也就是生成了一個新的樣本，把這個整體重複n次就得到了一條馬爾科夫鏈。
3樓：空空小築
吉布斯(gibbs)抽樣可以在給定協方差資料和引數的先驗分佈條件下獲得結構方程引數的後驗分佈樣本。引數的點估計、區間估計和標準誤就可以用這些樣本資料計算。
吉布斯效應的簡介
4樓：匿名使用者
吉布斯效應gibbs effect 將具有不連續點的周期函式（如矩形脈衝)進行傅立葉級數展開後，選取有限項進行合成。當選取的項數越多，在所合成的波形中出現的峰起越靠近原訊號的不連續點。當選取的項數很大時，該峰起值趨於一個常數，大約等於總跳變值的9%。
這種現象稱為吉布斯效應。
如上圖示例，當選用的傅立葉級數的項數增多時，更接近於原周期函式。
當傅立葉合成波形包含有不連續現象時(或它的導數不連續)在不連續處符合程度很低，當用於合成的頻率成份的數目逼近無限時，符合程度低的區域逐步消去而變窄。這種符合程度低有時稱作吉布斯耳朵(gibb'sears)。
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