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珍妮弗·霍廷;阿德里安·拉弗瑞（Adrian E.Raftery）。;大卫·马迪根

线性回归中同时选择变量和识别异常值的方法。 （英语） Zbl 0900.62352号

计算。统计数据分析。 22，第3期，251-270（1996）.
小结：我们提出了一种基于后验模型概率计算的同时变量选择和异常值识别方法。这避免了您选择的模型取决于变量选择和异常值识别的执行顺序的问题。我们的方法可以找到多个离群值，并且在识别屏蔽离群值方面似乎很成功。我们还通过贝叶斯模型平均来解决模型不确定性问题。对于模型数量较大的问题，我们建议使用马尔可夫链蒙特卡罗方法来近似所有可能变量和异常值空间上的贝叶斯模型平均值。描述了实现此方法的软件。在一个例子中，我们表明，与可能合理选择的任何单个模型相比，通过同时变量选择和离群值识别进行模型平均可以提高预测性能，并提供更准确的预测区间。

引用于1审查
引用于34文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62J20型 诊断、线性推理和回归

关键词：

贝叶斯模型平均;马尔科夫蒙特卡洛;掩蔽;模型不确定性;后验模型概率

软件：

诱导-诺姆林;alr3
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Hoeting}等人，《计算》。统计数据分析。22，第3号，251--270（1996；Zbl 0900.62352）
全文： 内政部 链接

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