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查克拉博蒂，苏纳克;奥雷莉·洛扎诺（Aurelie C.Lozano）。

用于贝叶斯变量选择和分组的图拉普拉斯先验。 （英语） Zbl 1507.62024号

计算。统计数据分析。 136, 72-91 (2019).
概述：变量选择或子集选择在现代统计建模中起着基础性作用。在许多应用程序中，所选变量之间存在交互。这种依赖结构的统计建模非常重要。本文的重点是一些相关预测因子对反应有类似影响的情况，并将其分为预测聚类。这里在贝叶斯框架中引入了拉普拉斯先验图（GL-prior）后部最大A同时允许变量选择、系数估计和预测组识别的（MAP）估计。相应地建立了GL-前体（图拉普拉斯）与现有正则化回归方法之间的联系。对于计算，提出了一种基于EM的算法，其中利用高效的增广拉格朗日方法实现最大化步骤。该方法的性能通过模拟研究进行了检验，随后对拟南芥的微阵列数据进行了分析。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归；混合模型
62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析

关键词：

贝叶斯分析;图拉普拉斯矩阵;预测聚类;正则回归;变量选择

软件：

生物导体;奥斯卡;贝叶斯DA;compHclust公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Chakraborty}和\textit{A.C.Lozano}，计算。统计数据分析。136、72-91（2019；Zbl 1507.62024）
全文： 内政部

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