In realtà esito a chiedere questo, perché temo che mi verranno indirizzate ad altre domande o Wikipedia sul campionamento di Gibbs, ma non ho la sensazione che descrivano ciò che è a portata di mano.
Data una probabilità condizionale : p ( x | y ) y = y 0 y = y 1 x = x 0 1
E una probabilità condizionale : p ( y | x ) y = y 0 y = y 1 x = x 0 1
Possiamo in modo univoco trovare la probabilità congiunta :
Così come:
Quindi, ora andiamo al caso continuo. È immaginabile andare a intervalli e mantenere intatta la struttura sopra (con più equazioni che incognite). Tuttavia, cosa succede quando andiamo a (puntare) istanze di variabili casuali? Come funziona il campionamento
. Possiamo scrivere i vincoli e derivare il campionamento di Gibbs dai primi principi?
Quindi, non sono interessato a come eseguire il campionamento di Gibbs, il che è semplice, ma sono interessato a come derivarlo, e preferibilmente come dimostrare che funziona (probabilmente in determinate condizioni).