অনুপস্থিত তথ্য সহ এমসিএমসি
অনুপস্থিত তথ্য সহ এমসিএমসি (MCMC with Missing Data) হলো একটি বেইজিয়ান গণনা কৌশল যা পর্যবেক্ষণ না করা মানগুলিকে অতিরিক্ত অজানা পরামিতি হিসাবে বিবেচনা করে। অনুপস্থিত মানগুলিকে তাদের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বন্টন থেকে স্যাম্পলিং করা এবং মডেল পরামিতিগুলিকে তাদের পোস্টেরিয়র থেকে স্যাম্পলিং করার মধ্যে পর্যায়ক্রমে, অ্যালগরিদম একটি বৈধ যৌথ পোস্টেরিয়র তৈরি করে যা অনুপস্থিতির কারণে সৃষ্ট অনিশ্চয়তাকে সম্পূর্ণরূপে বিবেচনা করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
উৎস
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/mcmc-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.
- বেয়েশীয় অনুক্রমিক মডেলবেইসীয়↔ compare
- অজানা ডেটা সহ বায়েসিয়ান অনুমান (Bayesian Inference with Missing Data)বেইসীয়↔ compare
- গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ compare
- হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোবেইসীয়↔ compare
- মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদমবেইসীয়↔ compare
- একাধিক প্রতিস্থাপনপরিসংখ্যান↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →