Metropolis-Hastings med saknade data
Metropolis-Hastings med saknade data behandlar oobserverade värden som latenta variabler och samplar dem tillsammans med modellparametrar inom en enda MCMC-kedja. Genom att utöka målfördelningen till att inkludera både parametrar och saknade värden, ger algoritmen korrekt kalibrerad posterior inferens utan att kassera ofullständiga fall eller kräva ett separat imputationssteg.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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: 10.2307/2289457 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm with Missing Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/bayesian/metropolis-hastings-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.
- Bayesiansk inferens med saknade dataBayesiansk statistik↔ compare
- DataaugmenteringDjupinlärning↔ compare
- Gibbs-sampling med saknade dataBayesiansk statistik↔ compare
- Hamiltonian Monte Carlo med saknade dataBayesiansk statistik↔ compare
- Metropolis-Hastings algoritmBayesiansk statistik↔ compare
- Multipel imputationStatistik↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →