格罗斯（Alan L.Gross）。;罗西奥·托雷斯-奎维多 用贝叶斯方法估计缺失数据的相关性。 （英语） Zbl 0863.62026号 心理测量学 60，第3期，341-354（1995）. 摘要：给定一个数据集，其中\（x\）被\（y\）完全观察到，而对于一部分样本，\（y\）随机缺失，分析推导出二元相关性的后验分布。然后根据最高密度区域（HDR）的后验分布构造相关性的区间估计。探讨了先验分布形式的各种选择。对于这些先验值中的每一个，将得到的贝叶斯HDR进行相互比较，并使用从最大似然理论导出的区间进行比较。 引用于2文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62时20分 关联度量（相关性、典型相关性等） 关键词：后验分布;二元相关;随机失踪;最高密度区域;事先分配;最大似然 软件：IMSL数字库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.L.Gross}和\textit{R.Torres-Quevedo}，《心理测量学》第60卷第3期，第341--354页（1995年；Zbl 0863.62026） 全文： 内政部 参考文献： [1] Box，G.E.P.和Tiao，G.C.（1973年）。统计分析中的贝叶斯推理。马萨诸塞州雷丁：Addison-Wesley·Zbl 0271.62044号 [2] Degreoot，M.H.（1970年）。最佳统计决策。纽约：McGraw-Hill·Zbl 0225.62006号 [3] Gelfand，A.E.和Smith，A.F.M.（1990年）。计算边缘密度的基于采样的方法。美国统计协会杂志，85，398-409·Zbl 0702.62020号 ·doi:10.2307/2289776 [4] 国际海事法图书馆（1987年）。用户手册数学/库。德克萨斯州休斯顿：作者。 [5] Kagan，E.（1977年）。从限制样本估计相关性：一项比较贝叶斯估计和经典估计的实证调查。国际论文摘要，A 38/03，第1301页。 [6] 劳利·D·（1943）。关于卡尔·皮尔逊选择公式的注释。爱丁堡皇家学会学报，A辑，62，28-30·Zbl 0060.31121号 [7] Lee，P.M.（1989）。贝叶斯统计：简介。纽约：牛津大学出版社·Zbl 0704.62001 [8] Lindley，D.V.（1965年）。从贝叶斯观点介绍概率和统计第2部分：推断。伦敦：剑桥大学出版社·Zbl 0123.34505号 [9] Little，R.J.A.和Rubin，D.B.（1987年）。缺失数据的统计分析。纽约：Wiley·Zbl 0665.62004号 [10] Maddala，G.S.（1983年）。经济学中的有限依赖性和定性变量。伦敦：剑桥大学出版社·Zbl 0527.62098号 [11] Mendoza，J.L.（1993）。针对选择和缺失数据修正相关性的Fisher变换。《心理测量学》，58601-615·兹比尔0825.62930 ·doi:10.1007/BF02294830 [12] Novick，M.R.和Jackson，P.H.（1974年）。教育和心理研究的统计方法。纽约：麦格劳·希尔。 [13] Rubin，D.B.（1976年）。推断和缺失数据。生物特征，63581-592·Zbl 0344.62034号 ·doi:10.1093/biomet/63.3.581 [14] Swaminathan，H.和Rogers，J.H.（1989年4月）。相关系数可信度区间的贝叶斯估计。在美国教育研究协会会议上提交的论文。 [15] Tanner，M.A.和Wong，W.H.（1987年）。通过数据增强计算后验分布。美国统计协会杂志，82528-540·Zbl 0619.62029号 ·doi:10.2307/2289457 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。