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卢克·博恩;阿诺·杜塞特;拉斐尔·戈塔多

用于先验灵敏度分析和交叉验证的有效计算方法。 （英语。法语摘要） 兹比尔1190.62046

可以。J.统计。 38，第1号，47-64（2010）.
摘要：先验敏感性分析和交叉验证是贝叶斯统计的重要工具。然而，由于实现现有方法的计算开销，这些技术很少使用。作者展示了如何使用顺序蒙特卡罗方法来创建高效且自动化的算法来执行这些任务。他们将该算法应用于正则化路径图的计算，并评估（g）-先验模型选择中调谐参数的灵敏度。然后，他们在交叉验证环境中演示了该算法，并使用它在贝叶斯回归中选择收缩参数。

引用于9文件

理学硕士：

2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62A09号 统计学中的图形方法

关键词：

\（g）-之前;马尔科夫蒙特卡洛;惩罚回归;正则化路径图;序贯蒙特卡罗;变量选择
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Bornn}等人，加拿大。J.Stat.38，No.1，47--64（2010；Zbl 1190.62046）
全文： 内政部

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