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)