针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型。假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值。实证研究结果表明:基于Gibbs抽样方法的贝叶斯动态面板回归模型能有效地揭示跨截面滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

基于GIBBS方程的油井泵功图计算与相似性分析，朱建锦，李训明，泵功图是抽油系统最接近实际工况的示功图，此文基于有限元分析理论建立了油井的数学模型，采用一维GIBBS方程由地面示功图计算井下�

gibbs的程序 很全面的程序代码 可以作为工具用

Gibbs分布是很重要的一种分布，在统计建模方面有重要帮助

该代码是LDA主题模型，里面程序很完整，多种不同方法实现LDA，包括Gibbs采样等

利用Excel绘制地球化学中Gibbs曲线，方便，便于操作。其中也介绍了操作教程。

基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法

分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。

Hit-And-Run 和 Gibbs 采样算法的实现，用于生成满足线性不等式系统 Ax<=b 的均匀分布随机向量 x。 生成的随机向量可用于初始化局部搜索非线性优化算法，以便通过多开始优化策略定位全局优化。 假设 A*x<=b 不是无界的。 为了使用采样器，必须指定初始可行的点 x0（例如，可以通过使用 LP 求解器找到）。