Gibbs Sampling con errore di misurazione
Il Gibbs sampling con errore di misurazione è un metodo Bayesiano MCMC che stima congiuntamente i valori incogniti delle covariate vere e i parametri del modello quando i dati osservati sono corrotti da errore di misurazione. Trattando i valori veri latenti come incognite aggiuntive, campiona tutte le quantità iterativamente dalle loro distribuzioni condizionali complete, propagando l'incertezza di misurazione in ogni inferenza a valle.
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Fonti
- Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-based approaches to calculating marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 85(410), 398–409. DOI: 10.1080/01621459.1990.10476213 ↗
- Richardson, S. & Gilks, W. R. (1993). A Bayesian approach to measurement error problems in epidemiology using conditional independence models. American Journal of Epidemiology, 138(6), 430–442. DOI: 10.1093/oxfordjournals.aje.a116875 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/gibbs-sampling-with-measurement-error
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