×
特雷弗·J·赫弗利。;梅文·胡滕（Mevin B.Hooten）。;汉克斯，Ephraim M。;罗宾·罗素。;丹尼尔·沃尔什（Daniel P.Walsh）。

Bayesian组Lasso用于混淆的空间数据。 （英语） Zbl 1373.62561号

《农业杂志》。生物与环境。斯达。 22，第1期，42-59（2017）.
摘要：空间过程的广义线性混合模型在应用统计学中应用广泛。在空间广义线性混合模型（SGLMM）的许多应用中，目标是获得回归系数的推断，同时获得最佳预测能力。在实施SGLMM时，协变量之间的多重共线性和空间随机效应会使计算变得困难，并影响推理。我们提出了一种贝叶斯群套索先验算法，该算法具有一个单一的调整参数，可用于优化SGLMM的预测能力，并联合正则化回归系数和空间随机效应。我们使用高效的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法实现了群套索SGLMM，并演示了如何将协变量之间的多重共线性和空间随机效应监测为导出量。为了测试我们的方法，我们使用模拟数据和来自植物生态学和疾病生态学的两个示例比较了SGLMM的几个参数化。在所有示例中，都会出现问题级别的多重共线性，并影响采样效率和推断。我们发现，组套索先验导致回归系数MCMC样本的有效样本量大约是有效样本量的两倍，并且与标准SGLMM相比，基于样本外数据的变量预测精度可以更高或更低。

引用于8文件

MSC公司：

62页第12页 统计学在环境和相关主题中的应用
62H11型 定向数据；空间统计学
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J07型 山脊回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

共线性;尺寸缩减;广义线性混合模型;空间混淆

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.J.Hefley}等人，J.Agric。生物与环境。Stat.22，No.1，42-59（2017；Zbl 1373.62561）
全文： 内政部

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