Я щойно читав про вибірку Гіббса та алгоритм Metropolis Hastings і маю пару питань.
Як я розумію, у випадку вибірки Гіббса, якщо у нас є велика багатоваріантна проблема, ми беремо вибірку з умовного розподілу, тобто вибірки однієї змінної, зберігаючи всі інші фіксованими, тоді як у MH ми робимо вибірку від повного спільного розподілу.
Одне, в чому було сказано в документі, - це те, що запропонований зразок завжди приймається в Gibbs Sampling, тобто швидкість прийому пропозицій завжди 1. Мені це здається великою перевагою, оскільки для великих багатоваріантних проблем здається, що швидкість відхилення для алгоритму MH стає досить великою . Якщо це дійсно так, то яка причина того, що Гіббс-пробник не використовував весь час для створення заднього розподілу?