郭琳娜;巴尼·马利克 回归模型的变量选择。 (英语) Zbl 0972.62016号 Sankhyá,Ser。B类 60,第1号,65-81(1998). 摘要:提出了一种简单的回归模型自变量子集选择方法。我们将通常的回归方程扩展为一个方程,通过添加指标变量作为参数,该方程包含所有可能的预测子集。指标变量的矢量决定了要包括哪些预测因素。对于未知的回归系数和未知的指标参数,可以采用几种先验选择。利用马尔可夫链蒙特卡罗算法逼近指标向量的后验分布。我们选择具有高后验概率的子集。除了线性模型外,我们还考虑广义线性模型。 引用于1审查引用于84文件 MSC公司: 2015年1月62日 贝叶斯推断 62年5月 线性回归;混合模型 第62页 统计排名和选择程序 65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法 62J12型 广义线性模型(逻辑模型) 关键词:F试验;吉布斯采样;子集选择 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Kuo}和\textit{B.Mallick},Sankhyá,Ser。B 60,编号1,65--81(1998;Zbl 0972.62016)