ScholarGate
Asistent
Bayesian methodsBayesian / computational

Gibbs Sampling s chýbajúcimi údajmi

Gibbs sampling s chýbajúcimi údajmi považuje nepozorované hodnoty za dodatočné neznáme spolu s parametrami modelu a vzorkuje ich všetky spoločne v rámci Markovovho reťazca Monte Carlo. Metóda strieda kreslenie chýbajúcich hodnôt z ich podmieneného rozdelenia daných parametrov a kreslenie parametrov z ich podmieneného rozdelenia daných doplnených údajov, čím súčasne produkuje aposteriórne rozdelenie pre obe.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

Zdroje

  1. 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: 10.1080/01621459.1987.10478458
  2. Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471183860

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/gibbs-sampling-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.

Compare side by side

Odkazujú sem

ScholarGateGibbs Sampling with Missing Data (Gibbs Sampling with Missing Data Imputation). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/bayesian/gibbs-sampling-with-missing-data · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026