अप्राक्सिमेट बेयसियन कम्प्यूटेशन (Approximate Bayesian Computation - ABC) विथ मिसिंग डेटा (Approximate Bayesian Computation with Missing Data)
अप्राक्सिमेट बेयसियन कम्प्यूटेशन विथ मिसिंग डेटा, लाइक्लिहुड-फ्री (likelihood-free) ABC फ्रेमवर्क को उन सेटिंग्स में विस्तारित करता है जहाँ अवलोकन अधूरे या आंशिक रूप से दर्ज किए जाते हैं। एक प्रस्तावित मॉडल के तहत डेटा का अनुकरण (simulating) करके और पैरामीटर ड्रा (parameter draws) को स्वीकार करके जिनके सिम्युलेटेड सारांश आँकड़े (summary statistics) देखे गए आँकड़ों के करीब होते हैं, यह इंट्रैक्टेबल लाइक्लिहुड (intractable likelihood) के मूल्यांकन की आवश्यकता को दरकिनार कर देता है — भले ही कुछ डेटा मान अनुपस्थित हों।
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स्रोत
- Beaumont, M. A., Zhang, W. & Balding, D. J. (2002). Approximate Bayesian computation in population genetics. Genetics, 162(4), 2025–2035. link ↗
- Rubin, D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471655749
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ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-missing-data
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