ScholarGate
Assistent
Bayesian methodsBayesian / computational

Bayesiansk modelgennemsnit med manglende data

Bayesiansk modelgennemsnit med manglende data (BMA-MD) adresserer samtidigt to usikkerhedskilder: hvilken model der bedst beskriver data, og hvad de uobserverede værdier er. I stedet for at vælge et enkelt imputationsdatasæt og en enkelt model, gennemsnitliggør tilgangen forudsigelser på tværs af hele rummet af kandidatmodeller og plausible fuldførelser af de manglende værdier, hvilket forplanter begge usikkerhedskilder ind i hvert estimat og forudsigelse.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  1. Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-417. link
  2. Rubin, D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons, New York. ISBN: 978-0471655749

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Model Averaging with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/bayesian-model-averaging-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
ScholarGateBayesian model averaging with missing data (Bayesian Model Averaging with Missing Data). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/bayesian/bayesian-model-averaging-with-missing-data · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026