ギブスサンプリング
ギブスサンプリング
他のパラメータを固定してるから、そういうことを考える事自体がナンセンスなのか。。
こちらの記事がわかりやすかった（以前も読んだけど、その時より、自分の学習度が上がってるので #20180419 ) 以下、自分の解釈でメモ
不定積分で、範囲の両端の数値を代入する形が、関数が複雑で、実用上無理。
区分求積法？で、値を求めようとするけど、変数が多すぎて、組み合わせ爆発（次元の呪い）で、ターゲットに値が入らない。実用上無理。 でも、(確率分布)関数自体はあるのだから、期待値？の計算は、確率変数と関数の積をサンプリングして平均すれば、でそう。
で、問題は、多変数関数のサンプリングをどうするか。
それらの多変数間の条件付き確率がわかれば、順々？にサンプリングしていけばよい。
具体的な例としては、多次元正規分布がある。
同時分布の多次元正規分布を、条件付き確率分布に展開？する場合、その条件付き確率分布も正規分布なので、便利（式展開、計算が簡単？）
コードは追えてないけど、丁寧な流れの解説だと思った。