campionamento di Gibbs

In statistica e in fisica statistica, un campionamento di Gibbs o un campionatore di Gibbs è un algoritmo MCMC per ottenere una sequenza di campioni casuali da una distribuzione di probabilità multivariata (cioè dalla distribuzione di probabilità congiunta di due o più variabili casuali) quando il campionamento diretto si dimostra difficoltoso. Questa sequenza può essere usata per approssimare la distribuzione congiunta (ad esempio per generare un istogramma della distribuzione); per approssimare la distribuzione marginale di una delle variabili, o di vari sottoinsiemi delle variabili (per esempio, parametri sconosciuti oppure ); oppure ancora per calcolare un integrale (come il valore atteso di una delle variabili). Il campionamento di Gibbs è comunemente usato come uno strumento per eseguire inferenza statistica, specialmente inferenza bayesiana. Per sua natura è un algoritmo casuale (cioè un algoritmo che fa uso di numeri casuali, e quindi può produrre risultati distinti ogni volta che viene eseguito), ed è un'alternativa agli algoritmi deterministici impiegati nell'inferenza statistica come l' o il metodo della massima verosimiglianza.