Approximate Bayesian Computation with Missing Data
ABC funguje na princípe otázky: ak vyberiem hodnotu parametra z mojej apriórnej distribúcie a potom pomocou tejto hodnoty simulujem údaje, vyzerajú simulované údaje ako moje skutočné údaje? Keď údaje chýbajú, simulačný krok prirodzene generuje kompletné dátové súpravy a porovnanie sa uskutočňuje iba na pozorovaných častiach. Tým sa eliminuje potreba analyticky integrovať cez chýbajúce hodnoty, čo je často nemožné. Výsledkom je aproximovaná aposteriorná distribúcia formovaná ako pozorovanými dôkazmi, tak aj tým, čo apriórna distribúcia hovorí o mechanizme chýbajúcich údajov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Beaumont, M. A., Zhang, W. & Balding, D. J. (2002). Approximate Bayesian computation in population genetics. Genetics, 162(4), 2025–2035. link ↗
- Rubin, D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471655749
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/approximate-bayesian-computation-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.
- Aproximačná Bayesovská výpočtová technikaSimulácia↔ compare
- Bayesovská inferencia s chýbajúcimi údajmiBayesovské metódy↔ compare
- MCMC s chýbajúcimi údajmiBayesovské metódy↔ compare
- Viacnásobné imputácieŠtatistika↔ compare
- Časticový filter (sekvenčné metódy Monte Carlo)Bayesovské metódy↔ compare
- Sekvenčné Monte CarloBayesovské metódy↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →