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具有线性不等式约束的广义线性模型的贝叶斯推理

作者

上市的：
  • 拉胡尔·戈萨尔
  • Ghosh，Sujit K。

摘要

对于参数位于约束空间上的广义线性模型（GLM）的贝叶斯统计推断具有普遍意义（例如，在单调回归或凸回归中），但通常在由一组线性不等式约束跨越的子空间上构造支持的有效先验分布是很有挑战性的，特别是当一些约束可能绑定到低维子空间时。对于具有典型链接的一般情况，证明了在期望子空间上支持的广义截断多元正规可以被使用。此外，研究表明，这种先验分布有助于构造通用的产品切片抽样方法，以从相应的后验分布中获取（近似）样本，从而使该推断方法对于具有任意线性不等式约束集的广泛类GLM具有计算效率。所提出的产品切片采样器被证明是一致遍历的，在许多流行GLM满足的一组温和正则性条件下具有几何收敛速度（例如，带约束系数的logistic回归和Poisson回归）。与经典方法相比，所提出的贝叶斯估计方法的主要优点之一是，通过使用从切片采样器的马尔可夫链路径模拟的样本，可以很容易地量化参数估计的不确定性。使用模拟数据集进行了数值说明，以说明与一些现有方法相比，所提出的方法在采样偏差和方差方面的优越性。此外，还使用化肥作物生产数据集和核电厂SCRAM率估算进行了实际案例研究。

建议引用

  • Ghosal，Rahul&Ghosh，Sujit K.，2022年。"具有线性不等式约束的广义线性模型的贝叶斯推理,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第166（C）卷。
    • 手柄：RePEc:eee:csdana:v:166:y:2022:i:c:s016794732101699
    内政部：10.1016/j.csda.2021.107335
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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