MCMC with missing data
MCMC with missing data is a Bayesian computational strategy that treats unobserved values as additional unknown parameters. By alternating between sampling the missing values from their predictive distribution and sampling the model parameters from their posterior, the algorithm produces a valid joint posterior that fully accounts for uncertainty introduced by the missingness.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. · ISBN 978-0471183860
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.