JAGSの応答変数の欠損値

Gelman＆Hill（2006）のコメント：

Bugsでは、回帰で欠落した結果は、データベクトル、NAなどを含めるだけで簡単に処理できます。バグは明示的に結果変数をモデル化するため、このモデルを使用して、実際には各反復で欠損値を補完するのは簡単です。

これは、JAGSを使用して予測を行う簡単な方法のように思えます。しかし、結果が欠落している観測は、パラメーター推定にも影響しますか？もしそうなら、これらの観測をJAGSが見るデータセットに保持する簡単な方法はありますか？私はカット機能について考えていましたが、それはJAGSではなくBUGSでのみ利用可能です。

missing-data bugs jags

— ジャック・タナー
ソース

はい、それはバグやジャグで本当に使いやすいです！実際に使ってよかったです！

しかし、結果が欠落している観測は、パラメーター推定にも影響しますか？

もちろん違います。パラメータは、観測された結果によってのみ影響を受けます。欠落している結果（NA）は何にも影響しませんが、実際にはそれは別の方法です。欠落している結果はパラメーターから導出されます。欠落している結果にも事後分布があることに注意してください。次に、たとえば結果のインデックスの合計のように、いくつかの派生量を計算することは非常に簡単です。これらの派生量は、欠損値に対して処理されるだけでなく、すぐに事後分布を持ちます。それがBUGS＆JAGSでとてもセクシーなのです！

楽しんで！

— 奇妙な
ソース

申し訳ありませんが、結果の欠落がパラメーターの推定に影響を与えることはありません。ジャックマンは反対のことを言っているようです：jackman.stanford.edu/blog/？p

— ジャックタナー

@JackTanner、しばらく考えてみてください。欠損値はどのように何かに影響しますか？アルゴリズムが開始すると、欠損値はパラメーター推定値から計算され始めます（これらは観測された結果から導出されます）。次に（たぶん、私はわかりません）、帰属された欠落した結果からの情報がパラメーターに跳ね返ることがありますが、それは問題ではありません-それは、パラメーターに存在する元の情報であり、それらに跳ね返されます。何かに影響を与えるREAL情報は、REALの結果からのみ得られます。私を信用していない場合は、シミュレーションを行って結果を比較し、ここに投稿してください。

— 好奇心が強い

あなたのリンクに関して、彼はどうやらそれについてはっきりとはわかっていません、彼は「問題」と言っています-引用符で言って、そして「それを比較するのは面白いでしょう」と言います。大きな違いはないと思います。テストしたい場合は、先に進んでください。

— 好奇心が強い

同意する; 大きな違いはありません。私は事後予測分布を構築するためにこのアプローチを使用しています。右側の変数の予測値を過去の値と一緒に入力し、予測値に対応するターゲット変数「観測値」のNAを入力するだけです。

— jbowman

@jbowman、はい、いいメモ！この方法で予測を行うことは明らかではありません。

— 好奇心旺盛な