Bayesian methodsBayesian / computational

أخذ العينات بجيبس مع البيانات المفقودة

يعامل أخذ العينات بجيبس مع البيانات المفقودة القيم غير المرصودة على أنها مجهولات إضافية إلى جانب معلمات النموذج ويأخذ عينات منها جميعًا بشكل مشترك ضمن حلقة مونت كارلو لسلسلة ماركوف. تتناوب الطريقة بين سحب القيم المفقودة من توزيعها الشرطي بالنظر إلى المعلمات وسحب المعلمات من توزيعها الشرطي بالنظر إلى البيانات المكتملة، مما ينتج عنه توزيع لاحق لكليهما في وقت واحد.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

المصادر

  1. Tanner, M. A. & Wong, W. H. (1987). The calculation of posterior distributions by data augmentation. Journal of the American Statistical Association, 82(398), 528–540. DOI: 10.1080/01621459.1987.10478458
  2. Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/gibbs-sampling-with-missing-data

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateGibbs Sampling with Missing Data (Gibbs Sampling with Missing Data Imputation). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/bayesian/gibbs-sampling-with-missing-data · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026