लुप्त डेटा के साथ बायेसियन मॉडल औसत (Bayesian Model Averaging with Missing Data)
लुप्त डेटा के साथ बायेसियन मॉडल औसत (BMA-MD) एक साथ दो अनिश्चितताओं के स्रोतों को संबोधित करता है: कौन सा मॉडल डेटा का सबसे अच्छा वर्णन करता है, और अनुपलब्ध मान क्या हैं। एक एकल प्रतिरूपित डेटासेट और एक एकल मॉडल का चयन करने के बजाय, यह दृष्टिकोण उम्मीदवार मॉडल और लुप्त मानों के संभावित पूर्णताओं के पूर्ण स्थान पर भविष्यवाणियों का औसत निकालता है, जिससे प्रत्येक अनुमान और भविष्यवाणी में दोनों अनिश्चितताओं के स्रोतों का प्रसार होता है।
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स्रोत
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-417. link ↗
- Rubin, D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons, New York. ISBN: 978-0471655749
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Model Averaging with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/bayesian-model-averaging-with-missing-data
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