алгоритм дополнения данных монотоном для непрерывного, двойного и ординального результата в продольной плоскости: унифицированный подход
arXiv: 2512.02.0621v3 Annualce Type: заменить резюме: алгоритм дополнения монотонных данных (MDA) широко использовался для расчета отсутствующих данных о продольных непрерывных результатах. По сравнению с подходом, предусматривающим полное увеличение объема данных, система MDA ускоряет смешивание цепочки Маркова, снижает вычислительные расходы на итерацию и способствует недостающему расчету данных в случае непристойного отсева. Мы распространяем алгоритм MDA на многовариантную модель (MVP) для продольных двоичных и ординальных результатов. Модель MVP предполагает, что категорические результаты представляют собой дискретные варианты лежащих в основе продольных латентных гауссианских результатов, моделируемых смешанной моделью воздействия для повторяющихся мер. Стратегия расширения параметров используется для облегчения задних проб и ускорения сближения цепочки Маркова в MVP. Данный метод позволяет проводить унифицированный отбор проб коэффициентов регрессии и матриц ковариационной системы для получения продольных непрерывных, двоичных и ординальных результатов. Вот так.
