Gibbs-valimi puuduvate andmetega
Gibbs-valimiga puuduvate andmete korral käsitletakse vaatluseta väärtusi lisateadmata suurustena koos mudeliparameetritega ning valimitakse neid kõiki ühiselt Markovi keti Monte Carlo (MCMC) tsüklis. Meetod vaheldub puuduvate väärtuste joonistamise vahel nende tinglikust jaotusest parameetrite põhjal ning parameetrite joonistamise vahel nende tinglikust jaotusest täiendatud andmete põhjal, tootes samaaegselt ühise järelturujaotuse.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/bayesian/gibbs-sampling-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.
- Bayesian hierarchical model with missing dataBayesi meetodid↔ compare
- Bayes' järeldus puuduvate andmetegaBayesi meetodid↔ compare
- AndmetäiendusSüvaõpe↔ compare
- Gibbs SamplingBayesi meetodid↔ compare
- MCMC andata puuduvate andmetegaBayesi meetodid↔ compare
- Multiple ImputationStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →