অজানা ডেটা সহ গিবস স্যাম্পলিং
অজানা ডেটা সহ গিবস স্যাম্পলিং পদ্ধতিতে, পর্যবেক্ষণ না করা মানগুলিকে মডেল প্যারামিটারের পাশাপাশি অতিরিক্ত অজ্ঞাত রাশি হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং একটি মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (Markov chain Monte Carlo) লুপের মধ্যে সেগুলির সবগুলির যৌথভাবে নমুনা নেওয়া হয়। এই পদ্ধতিটি প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে অজানা মানগুলির শর্তাধীন বন্টন (conditional distribution) থেকে অঙ্কন এবং সম্পূর্ণ ডেটার উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলির শর্তাধীন বন্টন থেকে অঙ্কনের মধ্যে পর্যায়ক্রমে কাজ করে, যার ফলে উভয়টির উপর একটি যুগপৎ পোস্টেরিয়র (posterior) তৈরি হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
উৎস
- 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 ↗
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- Bayesian Hierarchical Model with Missing Dataবেইসীয়↔ compare
- অজানা ডেটা সহ বায়েসিয়ান অনুমান (Bayesian Inference with Missing Data)বেইসীয়↔ compare
- ডেটা অগমেন্টেশনগভীর শিখন↔ compare
- গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ compare
- অনুপস্থিত তথ্য সহ এমসিএমসিবেইসীয়↔ compare
- একাধিক প্রতিস্থাপনপরিসংখ্যান↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →