Gibbs Sampling with Missing Data
Gibbs sampling with missing data treats unobserved values as additional unknowns alongside model parameters and samples all of them jointly within a Markov chain Monte Carlo loop. The method alternates between drawing the missing values from their conditional distribution given the parameters and drawing the parameters from their conditional distribution given the completed data, producing a posterior over both simultaneously.
Izvorni zapis
Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.
- 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 10.1080/01621459.1987.10478458
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. · ISBN 978-0471183860
Uređene tvrdnje
Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.
Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.
Povezane metode
Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.