Približno Bayesovo računanje s podacima koji nedostaju
Približno Bayesovo računanje s podacima koji nedostaju (ABC s podacima koji nedostaju) proširuje okvir ABC-a bez vjerojatnosti na situacije u kojima su opažanja nepotpuna ili djelomično zabilježena. Simuliranjem podataka prema pretpostavljenom modelu i prihvaćanjem izvlačenja parametara čije su simulirane sažete statistike bliske opaženima, zaobilazi se potreba za procjenom nepristupačne vjerojatnosti — čak i kada neki podaci nedostaju.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/bayesian/approximate-bayesian-computation-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.
- Approximate Bayesian ComputationSimulacija↔ compare
- Bayesijanska inferencija s nedostajućim podacimaBayesovska statistika↔ compare
- MCMC s nedostajućim podacimaBayesovska statistika↔ compare
- Višestruko imputiranjeStatistika↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)Bayesovska statistika↔ compare
- Sekvencijalno Monte CarloBayesovska statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →