Відсутні значення у змінній відповіді в JAGS

Gelman & Hill (2006) кажуть:

У помилках пропущені результати в регресії можна легко впоратися, просто включивши вектор даних, NA та все. Помилки явно моделює змінну результатів, і тому тривіально використовувати цю модель для ефекту імпульсування відсутніх значень при кожній ітерації.

Це звучить як простий спосіб використання JAGS для прогнозування. Але чи впливають спостереження з відсутніми результатами на оцінки параметрів? Якщо так, то чи є простий спосіб зберегти ці спостереження в наборі даних, який бачить JAGS, але не вплинути на їх оцінку параметрів? Я думав про функцію вирізання, але це доступно лише в BUGS, а не в JAGS.

missing-data bugs jags

— Джек Таннер
джерело

Так, це дуже просто у використанні в BUGS або JAGS! Користуватися цим насправді приємно!

Але чи впливають спостереження з відсутніми результатами на оцінки параметрів?

Звичайно, ні. На параметри впливають лише спостережувані результати. Відсутні результати (НС) нічого не вплинуть, насправді це інший шлях: відсутні результати будуть отримані з параметрів. Зауважимо, що відсутні результати також матимуть задній розподіл. Тоді дуже легко обчислити деякі похідні величини, наприклад, як сума над показниками результату, і ці похідні величини не тільки обробляються за відсутніми значеннями, але й безпосередньо мають їх задній розподіл. Ось що таке сексуально на BUGS & JAGS!

Веселіться!

— Цікавий
джерело

На жаль, я не впевнений, що відсутні результати не впливають на оцінку параметрів. Джекман, здається, говорить навпаки: jackman.stanford.edu/blog/?p=38

— Jack Tanner

@JackTanner, подумай про це деякий час. Як може відсутнє значення на щось впливати? По мірі запуску алгоритму відсутнє значення почне зараховуватися з оцінок параметрів (вони отримані із спостережуваних результатів). Тоді (можливо, я не впевнений), інформація з імпульованого відсутнього результату може відскочити до параметрів, але це не має значення - це просто оригінальна інформація, присутня в параметрах, відскакувана до них. РЕАЛЬНА інформація, яка впливає на щось, надходить лише з реальних результатів. Якщо ви мені не довіряєте, зробіть симуляцію, порівняйте результати та опублікуйте тут.

— Цікаво

Щодо вашого посилання, він, мабуть, не впевнений у цьому, він каже "проблему" - у цитатах, і він каже, "було б цікаво порівняти його". Я кажу, що суттєвої різниці не буде. Якщо ви хочете перевірити це, продовжуйте.

— Цікаво

Я згоден; суттєвої різниці немає. Я використовую цей підхід для побудови заднього прогнозного розподілу; просто покладіть прогнозні значення змінних правої сторони разом із минулими значеннями та NA для цільової змінної "спостереження", що відповідають прогнозним значенням.

— jbowman

@jbowman, так, хороша примітка! Не очевидна ідея робити прогнози таким чином!

— Цікаво