王晓音;姚东清 多元回归中预测器相对重要性的贝叶斯推断。 （英语） Zbl 1305.62125号 高级申请。斯达。 41，第1期，69-96（2014）. 总结：回归分析可能是实际数据分析中最常用的统计工具。确定预测器重要性的目的不是选择模型，而是揭示预测器在所选模型中各自的贡献。本文的目的是通过在贝叶斯框架中开发一个统计模型来扩展当前的研究实践，以评估带有加权Bradley-Terry模型的多元回归模型中每个预测因子的相对重要性。四组仿真研究的结果表明，所提出的加权布莱德雷-特里模型为预测因子的相对重要性提供了最有效和可靠的度量。 引用于1文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：布莱德利-特里模型;优势分析;层次先验;MCMC公司;成对比较 软件：贝叶斯DA PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Wang}和\textit{D.Yao}，高级应用程序。Stat.41，No.1，69--96（2014；Zbl 1305.62125） 全文： 链接