The main computational diculty in

The main computational diculty in the analysis of incomplete data is taking draws from this posterior. The EM algorithm (Dempster, Laird, and Rubin 1977) is a simple computational approach to nding the mode of the posterior. Our EMB algorithm combines the classic EM algorithm with a bootstrap approach to take draws from this posterior. For each draw, we bootstrap the data to simulate estimation uncertainty and then run the EM algorithm to nd the mode of the posterior for the bootstrapped data, which gives us fundamental uncertainty too (see Honaker and King (2010) for details of the EMB algorithm).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดิคำนวณหลัก culty ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์เป็นการดึงจากหลังนี้ อัลกอริทึม EM (Dempster, Laird และ Rubin 1977) เป็นวิธีการคำนวณเรื่องการ nding วิธีการหลัง อัลกอริทึมของเรา EMB รวมอัลกอริทึม EM คลาสสิกกับวิธีการเริ่มต้นระบบจะดึงจากหลังนี้ สำหรับแต่ละวาด เรา bootstrap ข้อมูลจำลองการประเมินความไม่แน่นอน และจากนั้น เรียกใช้อัลกอริทึม EM กับ nd โหมดหลังสำหรับข้อมูล bootstrapped ซึ่งทำให้ความไม่แน่นอนพื้นฐานเกินไป (ดู Honaker และคิง (2010) ของอัลกอริทึม EMB)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดิคำนวณหลัก culty? ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์คือการดึงออกมาจากหลังนี้ อัลกอริทึม EM (ทำการสกอตแลนด์และรูบิน 1977) เป็นวิธีการที่ง่ายในการคำนวณ nding โหมดของหลัง อัลกอริทึม EMB ของเรารวมอัลกอริทึม EM คลาสสิกด้วยวิธีการบูตที่จะใช้ดึงออกมาจากหลังนี้ สำหรับวาดแต่ละครั้งเราบูตข้อมูลเพื่อจำลองการประมาณความไม่แน่นอนและเรียกใช้อัลกอริทึม EM เพื่อ ND โหมดของหลังสำหรับข้อมูล BOOTSTRAPPED ซึ่งทำให้เรามีความไม่แน่นอนพื้นฐานเกินไป (ดู Honaker และพระมหากษัตริย์ (2010) สำหรับรายละเอียดของขั้นตอนวิธี EMB )

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลักคอมพิวเตอร์ ดิ  culty ในการวิเคราะห์ข้อมูล คือ การวาดที่ไม่สมบูรณ์จากด้านหลัง EM Algorithm ( เดมป์สเตอร์ เลดและ Rubin 1977 ) เป็นวิธีการคำนวณง่าย ๆ  หาโหมดของด้านหลัง ขั้นตอนวิธี EMB ของเรารวมขั้นตอนวิธีอีเอ็มบูคลาสสิกกับแนวทางการใช้ดึงจากด้านหลัง แต่ละคนวาดเราบูทข้อมูลการจำลองการประมาณความไม่แน่นอนและจากนั้น เรียกใช้ขั้นตอนวิธีอีเอ็มเพื่อ  และโหมดของด้านหลังสำหรับข้อมูล bootstrapped ซึ่งช่วยให้เรามีความไม่แน่นอนพื้นฐานเหมือนกัน ( เห็นฮอเนอเคอร์และกษัตริย์ ( 2010 ) รายละเอียดของ emb อัลกอริทึม )