Sequential Monte Carlo with Missing Data
Sequential Monte Carlo (SMC) with missing data extends the standard particle filter to state-space models in which some observations are absent. When an observation is missing at a given time step the update step is simply skipped: particles are propagated forward through the transition model without reweighting, preserving exact Bayesian inference under any missing-data pattern as long as missingness is ignorable (missing at random or missing completely at random).
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.) (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer, New York. · ISBN 978-0387951461
- Chopin, N., & Papaspiliopoulos, O. (2020). An Introduction to Sequential Monte Carlo. Springer, Cham. · DOI 10.1007/978-3-030-47845-2
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.