Inférence bayésienne avec données manquantes
L'inférence bayésienne avec données manquantes traite les valeurs non observées comme des paramètres inconnus et les intègre par intégration hors de la distribution postérieure. Plutôt que de supprimer ou d'imputer ad hoc des enregistrements incomplets, la méthode modélise conjointement les données observées et manquantes sous un mécanisme de données manquantes explicite, produisant une incertitude postérieure entièrement calibrée qui reflète honnêtement ce que les données ne peuvent pas nous dire.
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Sources
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471183860
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inference with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/bayesian-inference-with-missing-data
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