Гельман и Хилл (2006) говорят:
В ошибках, пропущенные результаты в регрессии могут быть легко обработаны, просто включив вектор данных, NA и все. Ошибка явно моделирует выходную переменную, и поэтому тривиально использовать эту модель, чтобы влиять на пропущенные значения на каждой итерации.
Это звучит как простой способ использовать JAGS для прогнозирования. Но влияют ли наблюдения с отсутствующими результатами на оценки параметров? Если да, есть ли простой способ сохранить эти наблюдения в наборе данных, который видит JAGS, но не позволить им повлиять на оценки параметров? Я думал о функции вырезания, но она доступна только в сообщениях об ошибках, но не в JAGS.
источник