Gibbs Sampling with Missing Data
Gibbs sampling with missing data treats unobserved values as additional unknowns alongside model parameters and samples all of them jointly within a Markov chain Monte Carlo loop. The method alternates between drawing the missing values from their conditional distribution given the parameters and drawing the parameters from their conditional distribution given the completed data, producing a posterior over both simultaneously.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- 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
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.