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Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities

Alan E. Gelfand; A. F. M. Smith · Journal of the American Statistical Association · 1990

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Abstract Stochastic substitution, the Gibbs sampler, and the sampling-importance-resampling algorithm can be viewed as three alternative sampling- (or Monte Carlo-) based approaches to the calculation of numerical estimates of marginal probability distributions. The three approaches will be reviewed, compared, and contrasted in relation to various joint probability structures frequently encountered in applications. In particular, the relevance of the approaches to calculating Bayesian posterior densities for a variety of structured models will be discussed and illustrated.

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APA 7

Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities. https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213

MLA

Gelfand, Alan E, and A. F. M. Smith. "Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities." 1990. https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213.

Chicago

Gelfand, Alan E. and A. F. M. Smith. 1990. "Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities.". https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213.

Harvard

Gelfand, A. E. and Smith, A. F. M. 1990, Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities, Journal of the American Statistical Association, available at: https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titolo
Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities
Autore / collaboratori
Alan E. Gelfand; A. F. M. Smith
Editore
Journal of the American Statistical Association
Anno di pubblicazione
1990
Lingua
Inglés

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