Per quanto ho capito, è (almeno, così è come lo definisce Wikipedia ). Ma ho trovato questa affermazione di Efron * (enfasi aggiunta):
La catena di Markov Monte Carlo (MCMC) è la grande storia di successo delle moderne statistiche bayesiane. MCMC, e il suo metodo gemello "Gibbs sampling", consentono il calcolo numerico delle distribuzioni posteriori in situazioni troppo complicate per l'espressione analitica.
e ora sono confuso. Questa è solo una piccola differenza nella terminologia o Gibbs sta campionando qualcosa di diverso da MCMC?
[*]: Efron 2011, "The Bootstrap and Markov-Chain Monte Carlo"