BUGS/JAGS 等程序如何自動確定吉布斯抽樣的條件分佈？

似乎完整的條件通常很難導出，但是像 JAGS 和 BUGS 這樣的程序會自動導出它們。有人可以解釋他們如何通過算法為任何模型規範生成完整的條件嗎？

通讀對其他答案的評論，我相信通常要問的問題的正確答案是“他們沒有”。如前所述，他們構建了一個 DAG 並查看馬爾可夫毯，然後（大致）執行以下操作。

1. 如果節點周圍的馬爾可夫毯對應於查找表中的完整條件（例如，因為它是共軛的），則使用查找表中的技術樣本。
2. 否則，檢查未歸一化的完整條件密度（計算起來很簡單）是否是對數凹的。如果是，請使用自適應拒絕採樣。
3. 否則，使用 Metropolis-within-Gibbs 從分佈中近似採樣。雖然這不是一個精確的樣本，但可以證明該算法仍然保留後驗不變量。

這並不是正在做的事情。例如，JAGS 將使用其他一些技巧來構建塊更新。但這應該可以讓您了解他們在做什麼。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/68171