「吉布斯抽樣」是一種馬可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，用於從多維概率分佈中進行抽樣。這種方法的核心思想是通過逐步更新每個變量的條件分佈來生成樣本，最終達到從目標分佈中抽樣的目的。吉布斯抽樣特別適用於變量之間存在依賴關係的情況，並且在統計學、機器學習和數據分析等領域中有著廣泛的應用。
這是一種特定的抽樣技術，主要用於從多維分佈中提取樣本。透過不斷更新每個變量的條件分佈，這種方法能夠有效地探索高維空間中的樣本分佈。吉布斯抽樣在許多應用中都表現出色，特別是在貝葉斯推斷和機器學習中，常用於處理複雜的統計模型。
例句 1：
吉布斯抽樣是一種有效的抽樣技術。
Gibbs sampling is an effective sampling technique.
例句 2：
在這個研究中，我們使用吉布斯抽樣來估計模型參數。
In this study, we used Gibbs sampling to estimate the model parameters.
例句 3：
吉布斯抽樣在貝葉斯分析中非常重要。
Gibbs sampling is very important in Bayesian analysis.
這是一個更廣泛的概念，包含了多種抽樣技術，包括吉布斯抽樣。MCMC方法利用馬可夫鏈的特性來生成樣本，這些樣本可以用來近似目標分佈。這種方法常用於統計學和計算機科學中，尤其是在需要從複雜分佈中進行抽樣的情況下。
例句 1：
馬可夫鏈蒙特卡羅方法在機器學習中非常流行。
Markov Chain Monte Carlo methods are very popular in machine learning.
例句 2：
我們的模型使用馬可夫鏈蒙特卡羅技術進行抽樣。
Our model uses Markov Chain Monte Carlo techniques for sampling.
例句 3：
MCMC方法幫助我們處理高維數據。
MCMC methods help us handle high-dimensional data.
這是馬可夫鏈蒙特卡羅的縮寫，通常用於描述一系列的抽樣算法，包括吉布斯抽樣。MCMC方法的目的是通過建立馬可夫鏈來生成樣本，使其在長期運行後能夠收斂到目標分佈。這種方法在統計推斷和計算上非常重要。
例句 1：
MCMC方法在貝葉斯統計中是不可或缺的。
MCMC methods are essential in Bayesian statistics.
例句 2：
許多現代統計模型依賴於MCMC技術。
Many modern statistical models rely on MCMC techniques.
例句 3：
MCMC可以用來處理複雜的數據結構。
MCMC can be used to handle complex data structures.
這是一個更廣泛的術語，涵蓋了各種從數據集中抽取樣本的方法。吉布斯抽樣是其中的一種特定技術，專注於從多維分佈中抽樣。統計抽樣在各個領域中都非常重要，尤其是在進行調查和實驗時，能夠幫助研究者獲得有效的數據。
例句 1：
統計抽樣是數據分析中的一個基本概念。
Statistical sampling is a fundamental concept in data analysis.
例句 2：
我們在研究中使用了隨機統計抽樣。
We used random statistical sampling in our research.
例句 3：
統計抽樣方法可以幫助我們獲取代表性數據。
Statistical sampling methods can help us obtain representative data.