Krishna，阿伦;霍华德·邦德尔。;Ghosh，Sujit K。 使用自适应功率相关先验的贝叶斯变量选择。 （英语） Zbl 1162.62017年 J.Stat.计划。推断 139，第8期，2665-2674（2009）. 摘要：在线性模型中选择正确的预测子集的问题在最近的文献中受到了很大的关注。在贝叶斯框架内，一个流行的先验选择是A.泽尔纳《贝叶斯推理和决策技术》，布鲁诺·德·菲内蒂（Bruno de Finetti），贝叶斯经济学研究生统计6，233–243（1986；Zbl 0655.62071号)]，其基于预测因子的经验协方差矩阵的倒数。提出了Zellner先验的一种扩展，该扩展允许预测因子的经验协方差上有一个幂参数。功率参数有助于控制相关预测值彼此平滑或远离的程度。此外，预测因子的经验协方差用于获得模型空间上合适的先验值。通过这种方式，功率参数还有助于确定包含高度共线预测因子的模型是首选还是避免使用。提出的功率参数可以通过经验贝叶斯方法进行选择，从而实现先验值的数据自适应选择。通过仿真研究和实际数据示例，说明了如何根据预测器内的互相关程度很好地确定功率参数。与这些例子中Zellner先验和内在先验的标准用法相比，所提出的修改更为有利。 引用于9文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J05型 线性回归；混合模型 62小时25分 因子分析和主成分；对应分析 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 关键词：贝叶斯变量选择;共线性;功率相关先验;Zellner’s（g）-优先;主要成分 引文：兹比尔0655.62071 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Krishna}等人，J.Stat.Plann。推断139，第8号，2665--2674（2009；Zbl 1162.62017） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] J.O.伯杰。；Pericchi，L.R.，模型选择和预测的固有贝叶斯因子，J.Amer。统计师。协会，91，109-122（1996）·Zbl 0870.62021号 [2] Brown，P.J。；Vannucci，M。；Fearn，T.，《多元贝叶斯变量选择和预测》，J.Roy。统计师。Soc.序列号。B、 60、627-642（1998）·Zbl 0909.62022号 [3] 卡塞拉，G。；Moreno，E.，客观贝叶斯变量选择，J.Amer。统计师。协会，101，157-167（2006）·Zbl 1118.62313号 [4] 奇普曼，H.，乔治，E.I.，麦卡洛克，R.E.，2001年。贝叶斯模型选择的实际实现。收录于：IMS课堂讲稿——专题系列，第38卷。；Chipman，H.，George，E.I.，McCulloch，R.E.，2001年。贝叶斯模型选择的实际实现。收录于：IMS课堂讲稿——专题系列，第38卷。 [5] 费尔南德斯，C。；Ley，E。；Steel，M.F.，贝叶斯模型平均的基准先验，计量经济学杂志，100，381-427（2001）·Zbl 1091.62507号 [6] 福斯特，D.P。；George，E.I.，《多元回归的风险通货膨胀标准》，Ann.Statist。，22, 1947-1975 (1994) ·Zbl 0829.62066号 [7] George，E.I.，变量选择问题，J.Amer。统计师。协会，951304-1308（2000）·Zbl 1018.62050号 [8] E.I.乔治。；Foster，D.P.，《校准和经验贝叶斯变量选择》，《生物统计学》，第87期，第731-747页（2000年）·Zbl 1029.62008号 [9] E.I.乔治。；McCulloch，R.E.，《通过吉布斯抽样选择变量》，J.Amer。统计师。协会，7881-889（1993） [10] E.I.乔治。；McCulloch，R.E.，贝叶斯变量选择方法，统计学。Sinica，7339-374（1997）·Zbl 0884.62031号 [11] Geweke，J.，回归中的变量选择和模型比较，（Bernardo，J.M.；Berger，J.O.；David，A.P.；Smith，A.F.M.，Bayesian Statistics 5:第五届巴伦西亚国际会议论文集（1996），牛津大学出版社：牛津大学出版社），609-620 [12] 霍尔，A.E。；Kennard，R.，Ridge回归：非正交问题的有偏估计，技术计量学，1255-67（1970）·Zbl 0202.17205号 [13] Kass，R.E。；Wasserman，L.，嵌套假设的参考贝叶斯检验及其与Schwarz准则的关系，J.Amer。统计师。协会，90，928-934（1995）·Zbl 0851.62020号 [14] 梁，F。；保罗，R。；莫利纳，G。；克莱德，医学硕士。；Berger，J.O.，贝叶斯变量选择的（g）-先验混合，J.Amer。统计师。协会，103，410-423（2008）·Zbl 1335.62026号 [15] Mangold，W.D.，Bean，L.，Adams，D.，2003年。校际田径运动对NCAA第一分部主要大学毕业率的影响：对大学坚持理论和实践的启示。高等教育学报540-562。；Mangold，W.D.，Bean，L.，Adams，D.，2003年。校际田径运动对NCAA第一分部主要大学毕业率的影响：对大学坚持理论和实践的启示。高等教育杂志540-562。 [16] 米切尔·T·J。；Beauchamp，J.J.，线性回归中的贝叶斯变量选择（含讨论），J.Amer。统计师。协会，831023-1032（1988）·Zbl 0673.62051号 [17] Raftery，A.E。；Madigan，D。；Hoeting，J.A.，线性回归模型的贝叶斯模型平均，J.Amer。统计师。协会，92，179-191（1997）·Zbl 0888.62026号 [18] 史密斯，M。；Kohn，R.，使用贝叶斯变量选择的非参数回归，《计量经济学杂志》，75，314-343（1996）·Zbl 0864.62025号 [19] West，M.，大\（p \），小\（n \）范式中的贝叶斯因子回归模型，（Bernardo，J.M.；et al.，Bayesian Statistics 7（2003），牛津大学出版社：牛津大学出版社-牛津） [20] 袁，M。；Lin，Y.，线性模型中的有效经验贝叶斯变量选择和估计，J.Amer。统计师。协会，1001215-1224（2005）·Zbl 1117.62453号 [21] Zellner，A.，《关于使用（g）-先验分布评估先验分布和贝叶斯回归分析》，（Goel，P.K.；Zellner（A.），《贝叶斯推断和决策技术：纪念Bruno de Finetti的论文》（1986），北霍兰德，爱思唯尔：北荷兰德，阿姆斯特丹），233-243·兹比尔0655.62071 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。