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本文在Bernoulli拟似然框架下基于贝叶斯方法研究比例数据的变量选择问题。通过引入系数的"spike and slab"先验分布,应用EM算法提出了基于门限规则的变量选择方法。该方法具有计算量小、模型正确识别率高等特点。数值模拟研究和实例分析验证了所提方法的有效性。
比例数据的贝叶斯变量选择
【摘 要】
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本文在Bernoulli拟似然框架下基于贝叶斯方法研究比例数据的变量选择问题。通过引入系数的"spike and slab"先验分布,应用EM算法提出了基于门限规则的变量选择方法。该方法具
【机 构】
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南通大学理学院; 华东师范大学统计学院;
【出 处】
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数理统计与管理
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家社会科学基金(15BTJ027);国家自然科学基金(11571112)
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