请教MCMC方法中，Gibbs抽样的jump distribution 计算概率的问题

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“Gibbs抽样中，从第m次到第m+1次的迭代过程并不是简单的从全条件分布中抽取相关参数就可以了，而是需要根据jump distribution 计算所抽取的具体值被接受的概率，然后根据相应的概率确定是否抽取该值。”
请问各位专家是否知道“需要根据jump distribution 计算所抽取的具体值被接受的概率，然后根据相应的概率确定是否抽取该值”是怎么回事？我只是知道在Metropolis Hastings抽样中是以概率决定是否转移

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关键词：distribution Gibbs抽样 Gibbs Jump mcmc 概率 Gibbs mcmc distribution Jump

新年到来！祝各位专家新年快乐！同时希望得到各位专家的指点和帮助，回复1楼的问题，多想！

我在模拟退火算法中好像碰到这样的问题，具体编程不太会。

谢谢楼上的回复，但是还需要更多信息，呵呵，还请各位专家继续回答，多谢！

请问搂主在哪里看到这句话的？

需要自己钻研，会的人不多！

是的，在金融时间序列建模里，不论是用MATLAB，还是EVIES，什么garch，还有其他，都被大家广为熟悉。
而跳跃过程是最贴近市场的模型，也是比较难以理解和编程的部分。
我知道copula的计算中，有一个类别就是带跳跃过程的，这些都可以说，会的人不是非常的多，需要自己，或者和几个对此有共同爱好的人参与讨论，才有结果。

楼主这个问题解决了吗？我也遇到同样的困境了，到底那个接受概率有啥用呢？

Gibbs Sampler is a special case of M-H with the proposal density given by the full conditionals. But Gibbs always accepts the proposed state as opposed to acceptance/rejection of the M-H.