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费边·舍伊普;路德维希·法赫梅尔;托马斯·奈布

结构化加性回归模型中用于函数选择的尖峰和平顶先验。 （英语） Zbl 1258.62082号

美国统计协会。 107，第500号，1518-1532（2012）.
摘要：结构化加性回归（STAR）为复杂高斯和非高斯回归模型提供了一个通用框架，预测因子包括非线性函数和曲面的任意组合、空间效应、变系数、随机效应和进一步的回归项。STAR的巨大灵活性使得函数选择成为一项具有挑战性和重要的任务，其目标是（1）选择相关协变量，（2）选择协变量对预测值影响的适当且简约的表示，以及（3）确定所需的交互作用。
我们提出了一种用于函数选择的尖峰-停滞先验结构，该结构允许包含或排除单个系数以及代表特定模型项的系数块。在马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法中，为了获得良好的混合和收敛特性，需要一种新的乘法参数展开，并表明它可以产生理想的收缩特性。在模拟研究中，使用（真实）基准分类数据，我们研究了超参数设置的敏感性，并将性能与竞争对手进行了比较。我们的方法的灵活性和适用性在一个具有时变效应的加性分段指数模型中得到了证明，该模型适用于重症监护病房脓毒症患者的右感知生存时间。地质添加剂和添加剂混合logit模型应用在一份广泛的在线补充中进行了讨论。

引用于31文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

广义可加混合模型;参数展开式;惩罚样条曲线;空间回归;随机搜索变量选择。

软件：

姆博斯特;半标准杆;贝叶斯X;GMRF库;贝叶斯树;钉子标签GAM;汞
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Scheipl}et al.，J.Am.Stat.Assoc.107，No.500，1518--1532（2012；Zbl 1258.62082）
全文： 内政部 arXiv公司

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