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。
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出典
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-417. link ↗
- 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
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- 欠損データを伴う近似ベイズ計算ベイズ↔ compare
- 欠損値を有するベイズ階層モデルベイズ↔ compare
- 欠損値を含むベイズ推論ベイズ↔ compare
- ベイズモデル平均ベイズ↔ compare
- Multiple Imputation統計学↔ compare
- 欠損データを含む逐次モンテカルロ法ベイズ↔ compare