Thiếu giá trị trong biến trả lời trong JAGS

Gelman & Hill (2006) nói:

Trong Bugs, các kết quả bị thiếu trong hồi quy có thể được xử lý dễ dàng bằng cách đơn giản bao gồm vectơ dữ liệu, NA và tất cả. Lỗi mô hình hóa rõ ràng biến kết quả và do đó, việc sử dụng mô hình này để, trong trường hợp, áp đặt các giá trị bị thiếu ở mỗi lần lặp là điều không quan trọng.

Điều này nghe có vẻ như một cách dễ dàng để sử dụng JAGS để dự đoán. Nhưng các quan sát với các kết quả còn thiếu cũng ảnh hưởng đến ước tính tham số? Nếu vậy, có một cách dễ dàng để giữ những quan sát này trong bộ dữ liệu mà JAGS nhìn thấy, nhưng để chúng không ảnh hưởng đến các ước tính tham số? Tôi đã suy nghĩ về chức năng cắt, nhưng điều đó chỉ có sẵn trong BUGS chứ không phải JAGS.

Vâng, nó thực sự dễ sử dụng trong BUGS hoặc JAGS! Nó thực sự là một niềm vui để sử dụng nó!

Nhưng các quan sát với các kết quả còn thiếu cũng ảnh hưởng đến ước tính tham số?

Dĩ nhiên là không. Các thông số chỉ bị ảnh hưởng bởi các kết quả quan sát được. Các kết quả bị thiếu (NA) sẽ không ảnh hưởng đến bất cứ điều gì, thực ra nó là một cách khác: các kết quả bị thiếu sẽ được lấy từ các tham số. Lưu ý rằng các kết quả còn thiếu cũng sẽ có phân phối sau. Sau đó, rất dễ dàng để tính toán một số đại lượng có nguồn gốc, ví dụ như tổng các chỉ số của kết quả và các đại lượng dẫn xuất này không chỉ được xử lý cho các giá trị bị thiếu, mà còn có phân phối sau. Đó là những gì rất hấp dẫn trên BUGS & JAGS!

Chúc vui vẻ!