깁스 샘플링(Gibbs Sampling)에서 말하는 '결합분포(Joint Distribution)'는 "우리가 추정하고자 하는 모든 미지의 변수(파라미터와 잠재 변수)가 주어진 관측 데이터 하에서 함께 가질 수 있는 종합적인 확률분포", 즉 베이지안 관점의 사후 결합분포(Joint Posterior Distribution)를 의미합니다. 각 예시에서 구체적으로 무엇을 결합분포로 정의하는지 살펴보겠습니다.1. 예시 1: 공의 무게 군집 (Light / Heavy)관측된 데이터 ($X$): 각 공들의 측정된 1차원 무게들 ($x_1, x_2, \dots, x_N$)추정해야 할 미지의 변수들:개별 공들의 소속 라벨 ($Z$): 각 공이 Light인지 Heavy인지 나타내는 잠재 변수들 ($z_1, z_2, \..