Kỹ thuật tăng cường dữ liệu và thuật toán Gibbs Sampler trong Mata Data augmentation and the Gibbs sampler algorithm in Mata Một cách tiếp cận hiệu quả hơn Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá dãy núi “phân phối hậu nghiệm” bằng thuật toán Metropolis-Hastings (MH), giống như một người đi bộ dò dẫm từng bước và quyết định có đi tiếp hay không. Đó là một phương pháp rất tổng quát và mạnh mẽ. Tuy nhiên, đôi khi có một con đường hiệu quả hơn. Hãy tưởng tượng, thay vì đi những bước ngẫu nhiên, bạn có một bản đồ đặc biệt cho phép bạn di chuyển thẳng đến một điểm tốt theo hướng Bắc-Nam, sau đó lại di chuyển thẳng đến một điểm tốt theo hướng Đông-Tây. Bằng cách lặp lại các bước đi có định hướng này, bạn sẽ khám phá toàn bộ dãy núi một cách nhanh chóng hơn. Đó chính là triết lý của Gibbs Sampler. Thuật toán này chia một bài toán lấy mẫu đa chiều phức tạp thành một …