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金俊宇（Kim，Joungyoun）;约翰·林;金永代（Kim，Yongdai）;姜，Woncheol

具有强遗传约束的贝叶斯变量选择。 （英语） Zbl 1395.62202号

J.韩国统计学会。 47，第3号，314-329（2018）.
摘要：在本文中，我们提出了一种用于具有高阶相互作用的线性回归模型的贝叶斯变量选择方法。我们的方法自动强制执行遗传约束，也就是说，只有当两个父项都在模型中时，模型中才能存在更高阶的交互项。基于随机搜索变量选择[E.I.乔治和R.E.McCulloch公司《通过吉布斯抽样进行变量选择》，《美国统计协会期刊》第88卷，第423期，第881-889页（1993年；doi:10.2307/2290777)]，我们提出了一种新的层次先验，它充分考虑了遗传约束，同时控制稀疏度。我们开发了马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，通过修改猎枪随机搜索算法，在考虑遗传约束的情况下有效地探索模型空间[C.汉斯等，《美国统计协会期刊》第102卷，第478、507–516号（2007年；Zbl 1134.62398号)]. 通过与其他方法的比较，验证了新模型的性能。对实际数据分析和模拟的数值研究表明，当考虑高阶相互作用项时，我们的新方法倾向于更有效地找到相关变量。

引用于1文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征

关键词：

遗传原理;相互作用;猎枪随机搜索;强遗传性;变量选择

引文：

Zbl 1134.62398号

软件：

高级网络;SSS系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Kim}等人，J.Korean Stat.Soc.47，No.3，314--329（2018；Zbl 1395.62202）
全文： DOI程序

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