Modelo Jerárquico Bayesiano con Datos Faltantes
Un modelo jerárquico bayesiano con datos faltantes trata los valores no observados como incógnitas adicionales y los muestrea conjuntamente con todos los parámetros del modelo a partir de la posterior. La estructura anidada de la jerarquía comparte información entre grupos, mientras que el marco bayesiano propaga de forma natural la incertidumbre de los datos faltantes a través de cada estimación y predicción.
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Fuentes
- 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
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Hierarchical Model with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/bayesian-hierarchical-model-with-missing-data
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