Modello Gerarchico Bayesiano con Dati Mancanti
Un modello gerarchico bayesiano con dati mancanti tratta i valori non osservati come incognite aggiuntive e li campiona congiuntamente con tutti i parametri del modello dalla posteriore. La struttura annidata della gerarchia prende in prestito forza tra i gruppi, mentre il framework bayesiano propaga naturalmente l'incertezza dalla mancanza attraverso ogni stima e predizione.
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Fonti
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Hierarchical Model with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/bayesian-hierarchical-model-with-missing-data
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