Aproksimativno Bajesovo izračunavanje sa podacima koji nedostaju
Aproksimativno Bajesovo izračunavanje sa podacima koji nedostaju (Approximate Bayesian Computation with missing data) proširuje ABC okvir bez verodostojnosti na situacije gde su zapažanja nepotpuna ili delimično zabeležena. Simuliranjem podataka pod pretpostavljenim modelom i prihvatanjem izvlačenja parametara čije su simulirane sumarne statistike bliske posmatranim, zaobilazi se potreba za procenom nepristupačne verodostojnosti — čak i kada neki podaci nedostaju.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Приближна Бајесова компјутацијаSimulacija↔ compare
- Bejzovsko inferisanje sa nedostajućim podacimaBajesovska statistika↔ compare
- MCMC sa nedostajućim podacimaBajesovska statistika↔ compare
- Višestruka imputacijaStatistika↔ compare
- Филтер честица (секвенцијални Монте Карло)Bajesovska statistika↔ compare
- Sekvenciјalni Monte KarloBajesovska statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →