Sequential Monte Carlo with Missing Data
Sequential Monte Carlo (SMC) with missing data extends the standard particle filter to state-space models in which some observations are absent. When an observation is missing at a given time step the update step is simply skipped: particles are propagated forward through the transition model without reweighting, preserving exact Bayesian inference under any missing-data pattern as long as missingness is ignorable (missing at random or missing completely at random).
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.) (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer, New York. · ISBN 978-0387951461
- Chopin, N., & Papaspiliopoulos, O. (2020). An Introduction to Sequential Monte Carlo. Springer, Cham. · DOI 10.1007/978-3-030-47845-2
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.