Bayesian methodsBayesian / computational
Metropolis-Hastings עם נתונים חסרים
Metropolis-Hastings עם נתונים חסרים מתייחס לערכים שאינם נצפים כמשתנים חבויים ודוגם אותם במשותף עם פרמטרים של המודל בתוך שרשרת MCMC יחידה. על ידי הגדלת התפלגות המטרה כך שתכלול גם פרמטרים וגם ערכים חסרים, האלגוריתם מניב הסקה פוסטריורית מכוילת כראוי מבלי להשליך מקרים לא שלמים או לדרוש שלב השלמה נפרד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm with Missing Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- הסקה בייסיאנית עם נתונים חסריםבייסיאני↔ compare
- הגברת נתוניםלמידה עמוקה↔ compare
- דגימת גיבס עם נתונים חסריםבייסיאני↔ compare
- מונטה קרלו המילטוניאני עם נתונים חסריםבייסיאני↔ compare
- אלגוריתם מטרופוליס-הסטינגסבייסיאני↔ compare
- השלמה מרובהסטטיסטיקה↔ compare