Metropolis-Hastings with measurement error
Metropolis-Hastings with measurement error is a Bayesian MCMC approach that jointly estimates model parameters and the true (unobserved) covariate values when predictors or outcomes are recorded with noise. By treating the latent true values as unknown parameters, it propagates measurement uncertainty fully into posterior inference rather than ignoring it or correcting for it post hoc.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. · ISBN 978-1584886334
- Richardson, S., & Green, P. J. (1997). On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(4), 731-792. · DOI 10.1111/1467-9868.00095
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.