Gibbs สุ่มตัวอย่างวิธี MCMC หรือไม่


11

เท่าที่ฉันเข้าใจมันเป็น (อย่างน้อยนั่นคือวิธีที่Wikipedia กำหนดไว้ ) แต่ฉันได้พบข้อความนี้โดย Efron * (เน้นที่เพิ่ม):

มาร์คอฟเชนมอนติคาร์โล (MCMC) เป็นเรื่องราวความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ของสถิติแบบเบย์ในปัจจุบัน MCMC และวิธีการน้องสาวของ "การสุ่มตัวอย่างกิ๊บส์"ช่วยให้การคำนวณเชิงตัวเลขของการแจกแจงหลังในสถานการณ์ที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับการแสดงออกเชิงวิเคราะห์

และตอนนี้ฉันสับสน นี่เป็นเพียงความแตกต่างเล็กน้อยในคำศัพท์หรือเป็นกิ๊บส์สุ่มตัวอย่างอย่างอื่นที่ไม่ใช่ MCMC?

[*]: Efron 2011, "The Bootstrap และ Markov-Chain Monte Carlo"

คำตอบ:


15

อัลกอริทึมที่ตอนนี้เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างกิ๊บส์ในรูปแบบมาร์คอฟโซ่และใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลสำหรับอินพุตดังนั้นมันจึงตกอยู่ในขอบเขตที่เหมาะสมของวิธีการ MCMC (มาร์คอฟ - โซ่มอนติคาร์โล) ในอดีตวิธีการตรวจสอบสามารถย้อนกลับไปอย่างน้อยถึงกลางศตวรรษที่ยี่สิบ แต่มันก็ไม่เป็นที่รู้จักและเป็นที่นิยมในภายหลังโดยกระดาษน้ำเชื้อของGeman และ Geman (1984)ซึ่งตรวจสอบฟิสิกส์เชิงสถิติที่เกี่ยวข้องกับการใช้ การแจกแจงกิ๊บส์ (สำหรับการอ้างอิงทางประวัติศาสตร์ดูCasella และ George 1992 , p. 167)

ด้วยเหตุผลบางอย่างแม้ว่ากระดาษของเขา Efron หมายถึงตัวอย่าง Gibbs ราวกับว่ามันอยู่นอกขอบเขตของ MCMC เขาทำสิ่งนี้ในคำพูดที่คุณให้ไว้และในส่วนอื่น ๆ ของกระดาษด้วย ตั้งแต่ที่เขาเปิดการอ้างอิงถึงเทคนิคที่อ้างถึง "ตัวอย่างกิ๊บส์" (อ้างในคำพูด) มันเป็นไปได้ที่เขาจะยิ่งทำให้ความจริงทางประวัติศาสตร์ว่าวิธีการดั้งเดิมได้รับการพัฒนาผ่านการแจกแจงกิ๊บส์ในสถิติฟิสิกส์และไม่รวมเข้าไปใน ทฤษฎีสถิติทั่วไปของ MCMC จนกระทั่งในภายหลัง นี่คือการคาดเดาที่ดีที่สุดของฉันว่าทำไมเขาถึงพูดแบบนี้

อัปเดต:เนื่องจากศาสตราจารย์ Efron ยังมีชีวิตอยู่ฉันจึงมีอิสระในการเขียนถึงเขาเพื่อถามว่าทำไมเขาถึงอธิบายตัวอย่าง Gibbs ด้วยวิธีนี้ นี่คือการตอบสนองของเขา (ทำซ้ำได้รับอนุญาตจากเขา):

มันเป็นเหตุผลทางประวัติศาสตร์เป็นหลัก ... ในอีกทางหนึ่งอัลกอริทึมของกิ๊บส์นั้นดูแตกต่างจากสูตร MCMC และใช้งานบางอย่างเพื่อแสดงให้เห็นว่ามันมีความหมายเหมือนกัน (Efron 2018 การติดต่อส่วนตัวจุดไข่ปลาในต้นฉบับ)


1
ขอบคุณ! ฉันจะรอดูว่าคุณได้รับคำตอบจาก Dr Efron หรือไม่ถ้าไม่ใช่ฉันจะเลือกคำตอบนี้เป็นคำตอบ
Gabriel

4
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.