摘要

总结

当对数据的参数θ进行抽样分布推断时,如果丢失的数据是“随机丢失的”,而观测到的数据是“随机观测到的”,则可以忽略导致丢失数据的过程,但这些推断通常以观测到的丢失数据模式为条件。在对θ进行直接似然或贝叶斯推断时,如果丢失的数据随机丢失,并且丢失数据过程的参数与θ“不同”,则可以忽略导致丢失数据的过程。这些条件是最弱的一般条件,在这些条件下,忽略导致数据丢失的过程总是会导致正确的推断。

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