Predictive Mean Matching, posteriori Verteilung

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Predictive Mean Matching, posteriori Verteilung

Beitragvon Streuner » Fr 11. Jul 2014, 18:18

Hallo zusammen,


ich hoffe einfach mal, dass das Unterforum richtig ist, da oben genanntes Verfahren auf Reg. basiert.

Und zwar habe ich mir folgendes Paper angesehen : http://www.stefvanbuuren.nl/publication ... 0Neerl.pdf
genauer gesagt geht es um die Algorithmus-Beschreibung auf Seite 5 und dort um die Punkte 2) und 3).

Weiß jemand, oder kennt jemand Literatur, warum Sigma* und Beta* gerade aus diesen Verteilungen gesampelt werden?

Danke und Gruß,

M.
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Re: Predictive Mean Matching, posteriori Verteilung

Beitragvon daniel » Sa 12. Jul 2014, 12:17

Könntest Du die Frage ein wenig präzisieren? Was genau verstehst Du hier nicht, bzw. welche alternativen Verteilungen für und würdest Du vorschlagen/erwarten?

Bis zu diesem Punkt ist PMM identisch mit der Imputation durch lineare Regression.
Stata is an invented word, not an acronym, and should not appear with all letters capitalized: please write “Stata”, not “STATA”.
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Re: Predictive Mean Matching, posteriori Verteilung

Beitragvon Streuner » Di 15. Jul 2014, 18:12

Hallo Daniel,

erstmal vielen Dank für die Antwort.

Das PMM bis auf die genannten Punkte identisch mit der Imputation mittels linearer Regression ist,
ist soweit klar.


Das die Punkte 2), 3) und somit auch 4) dazu da sind, um ein Gibbs-Sampling aus den a-posteriori Verteilung der Missing-Werte zu generieren
habe ich auch schon durchdacht.


Meine Frage bezog sich darauf, wie man erkennen/herleiten kann, dass die posteriori Verteilung des unbekannten Parameters Sigma der im Paper genannten Verteilung
folgt und der unbekannte Regressionskoeffizient Beta aus einer multivariaten Normalverteilung mit
dementsprechenden Parametern .


Konnte es aber mittlerweile aufverschiedene Annahmen aus dem multiplen Regressionsmodell zurückführen.


Danke,

M.
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