罗伯特·格拉米奇。；尼古拉斯·波尔森（Nicholas G.Polson）。 基于模拟的正则化逻辑回归。 （英语） Zbl 1330.62301号 贝叶斯分析。 7，第3号，567-590（2012）. 摘要：在本文中，我们开发了一个基于模拟的正则化逻辑回归框架，利用了法线尺度混合的两个新结果。通过仔细选择一种混合类型的似然分层模型，并用另一种进行正则化，我们获得了新的MCMC方案，其效率随数据类型（例如二进制与二项式）和期望估计量（最大似然、最大似然后部，后验均值）。我们的综合方法的优点包括灵活性、计算效率、在（p\ggn）设置中的适用性、不确定性估计、变量选择和评估最佳正则化程度。我们将我们的方法与现代替代方法在合成数据和实际数据上进行了比较。CRAN上提供了名为reglogit的R包。 引用于13文件 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 62-04 有关统计问题的软件、源代码等 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 关键词：逻辑回归；正规化；\（z）-分布；数据增强；分类；吉布斯采样；拉索；方差-均值混合；贝叶斯收缩 软件：R（右）；CRAN（起重机）；雷格利特 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛R.B.Gramacy｝和\textit｛N.G.Polson｝，贝叶斯分析。7，第3号，567--590（2012；Zbl 1330.62301） 全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得