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乔伊·戈什;艾米·赫林（Amy H.Herring）。;安娜·玛丽亚·西加·里兹

潜在类模型的贝叶斯变量选择。 （英语） Zbl 1226.62022号

生物计量学 67，第3期，917-925（2011）.
总结：我们开发了一个潜在的类模型，其类概率取决于特定主题的协变量。我们的主要目标之一是确定潜在类别的重要预测因素。我们考虑的方法允许估计潜在类别，同时考虑变量选择的不确定性。我们提出了一种贝叶斯变量选择方法，并实现了用于后验计算的随机搜索吉布斯采样器，以获得预测因子的边际包含概率等感兴趣量的模型平均估计。我们的方法通过模拟研究和对妊娠期体重增加数据的应用进行了说明，在这些数据中，确定潜在体重增加类别的重要预测因素是很有意义的。

引用于6文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

贝叶斯模型平均;有限混合模型;马尔科夫蒙特卡洛;多项式logit模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Ghosh}等人，《生物统计学》67，第3期，917--925（2011；Zbl 1226.62022）
全文： 内政部 链接

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