Bayesian methodsBayesian / computational

欠損データを伴うベイズモデル平均法

欠損データを伴うベイズモデル平均法(BMA-MD)は、データに最適なモデルはどれか、そして観測されていない値は何か、という2つの不確実性の源を同時に扱います。単一の補完されたデータセットと単一のモデルを選択する代わりに、この手法は、候補モデルの全空間と欠損値の妥当な補完にわたる予測を平均化し、両方の不確実性の源をあらゆる推定値と予測に伝播させます。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

出典

  1. Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-417. link
  2. Rubin, D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons, New York. ISBN: 978-0471655749

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Model Averaging with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/bayesian-model-averaging-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.

Compare side by side
ScholarGateBayesian model averaging with missing data (Bayesian Model Averaging with Missing Data). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/bayesian/bayesian-model-averaging-with-missing-data · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026