Bayes-féle approximatív számítás hiányzó adatokkal
A Bayes-féle approximatív számítás (Approximate Bayesian Computation, ABC) hiányzó adatokkal kibővíti az ún. valószínűségfüggvény-mentes (likelihood-free) ABC keretrendszert olyan helyzetekre, ahol a megfigyelések hiányosak vagy részlegesen rögzítettek. Egy feltételezett modell alapján történő adatszimulációval és olyan paraméterhúzások elfogadásával, amelyek szimulált összefoglaló statisztikái közel esnek a megfigyeltekhez, megkerüli a nehezen kiértékelhető valószínűségfüggvény szükségességét – még akkor is, ha bizonyos adatértékek hiányoznak.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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 ComputationSzimuláció↔ compare
- Bayes-féle következtetés hiányzó adatokkalBayes-statisztika↔ compare
- MCMC hiányzó adatokkalBayes-statisztika↔ compare
- Többszörös imputációStatisztika↔ compare
- A részecskeszűrő (szekvenciális Monte Carlo)Bayes-statisztika↔ compare
- Szekvenciális Monte CarloBayes-statisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →