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安德烈亚斯·布雷兹格;斯特凡·朗

基于贝叶斯P样条的广义结构加性回归。 （英语） Zbl 1431.62308号

计算。统计数据分析。 50，第4期，967-991（2006）.
摘要：用于建模连续协变量的非线性效应的广义加性模型（GAM）现在是应用统计学家的成熟工具。开发了GAM的贝叶斯版本和广义结构加性回归（STAR）的扩展。一维或二维P样条曲线用作主要构建块。推断依赖于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟技术，或者基于迭代加权最小二乘（IWLS）建议，或者基于（多）分类回归模型的潜在效用表示。该方法涵盖了最常见的单变量响应分布，例如二项式、泊松或伽马分布，以及多类别响应。首次提出了广泛使用的多项式logit模型的贝叶斯半参数推断。两个关于树木的森林健康状况的应用和健康保险数据的时空分析表明，该方法有潜力对复杂问题进行现实建模。该方法的软件在公共域包中提供贝叶斯X.

引用于87文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G08号 非参数回归和分位数回归
62-08 统计问题的计算方法
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：

地质加性模型;IWLS提案;多类别反应;结构化加法预测;曲面平滑

软件：

法尔迈尔;symrcm公司;半标准杆;贝叶斯X
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\textit{A.Brezger}和\textit{S.Lang}，计算。统计数据分析。50，第4号，967--991（2006；Zbl 1431.62308）
全文： 内政部 链接

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