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选择链接函数并使用贝叶斯因子解释广义线性模型中的链接不确定性。 (英语) Zbl 1125.62073号

概要:使用广义线性模型(GLM)进行模型选择的一个重要组成部分是链接函数的选择。我们建议在使用参数链接族时,使用近似贝叶斯因子评估具有典型链接的GLM的拟合改进。使用拉普拉斯近似计算近似贝叶斯因子A.E.拉弗瑞【生物统计学83,第2期,251-266(1996年;Zbl 0864.62049号)],以及一组参考的先前分布。此方法可用于区分不同的参数化链接族,并允许用户联合选择链接族和自变量。这涉及到比较非嵌套模型,因此不能使用标准显著性测试。该方法还明确说明了链接函数的不确定性。这些方法是使用以下人员研究的参数化链接族进行说明的C.查多[J.Stat.Plann.推理61,No.1,125–139(1997;Zbl 0879.62060号)]对于两个涉及二项式响应的数据集。

MSC公司:

62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
2015年1月62日 贝叶斯推断
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