Hamiltonian Monte Carlo with Missing Data
Hamiltonian Monte Carlo with missing data extends the gradient-based HMC sampler to handle incomplete observations by treating missing values as additional unknown parameters. The posterior over model parameters and missing values is sampled jointly in one efficient pass, exploiting gradient information to explore the high-dimensional joint space with far fewer rejected proposals than random-walk MCMC.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113-162). CRC Press. · ISBN 978-1420079418
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. Chapter 18: Missing-data imputation. · ISBN 978-1439840955
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.