Bayesian methodsBayesian / computational
결측값이 있는 Metropolis-Hastings
결측값이 있는 Metropolis-Hastings는 관측되지 않은 값을 잠재 변수로 취급하고, 단일 MCMC 체인 내에서 모델 매개변수와 함께 표본 추출합니다. 매개변수와 결측값을 모두 포함하도록 목표 분포를 확장함으로써, 이 알고리즘은 불완전한 사례를 버리거나 별도의 대체(imputation) 단계를 요구하지 않고도 적절하게 보정된 사후 추론을 제공합니다.
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출처
- Tanner, M. A. & Wong, W. H. (1987). The calculation of posterior distributions by data augmentation. Journal of the American Statistical Association, 82(398), 528-540. DOI: 10.2307/2289457 ↗
- 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
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm with Missing Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/metropolis-hastings-with-missing-data
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