Metropolis-Hastings med manglende data
Metropolis-Hastings med manglende data behandler uobserverede værdier som latente variable og sampler dem sammen med modelparametre inden for en enkelt MCMC-kæde. Ved at udvide måldistributionen til at omfatte både parametre og manglende værdier, giver algoritmen korrekt kalibreret posterior inferens uden at kassere ufuldstændige tilfælde eller kræve et separat imputeringstrin.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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: 10.2307/2289457 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm with Missing Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/metropolis-hastings-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.
- Bayesiansk inferens med manglende dataBayesiansk↔ compare
- Data AugmentationDyb læring↔ compare
- Gibbs Sampling med manglende dataBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte Carlo med manglende dataBayesiansk↔ compare
- Metropolis-Hastings AlgoritmenBayesiansk↔ compare
- Multiple ImputationStatistik↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →