کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1152606 | 958294 | 2011 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian variable selection via particle stochastic search
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We focus on Bayesian variable selection in regression models. One challenge is to search the huge model space adequately, while identifying high posterior probability regions. In the past decades, the main focus has been on the use of Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms for these purposes. In this article, we propose a new computational approach based on sequential Monte Carlo (SMC), which we refer to as particle stochastic search (PSS). We illustrate PSS through applications to linear regression and probit models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 81, Issue 2, February 2011, Pages 283–291
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 81, Issue 2, February 2011, Pages 283–291
نویسندگان
Minghui Shi, David B. Dunson,