کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415989 | 681266 | 2010 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Default Bayesian model determination methods for generalised linear mixed models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
A default strategy for fully Bayesian model determination for generalised linear mixed models (GLMMs) is considered which addresses the two key issues of default prior specification and computation. In particular, the concept of unit-information priors is extended to the parameters of a GLMM. A combination of Markov chain Monte Carlo (MCMC) and Laplace approximations is used to compute approximations to the posterior model probabilities to find a subset of models with high posterior model probability. Bridge sampling is then used on the models in this subset to approximate the posterior model probabilities more accurately. The strategy is applied to four examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 54, Issue 12, 1 December 2010, Pages 3269–3288
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 54, Issue 12, 1 December 2010, Pages 3269–3288
نویسندگان
Antony M. Overstall, Jonathan J. Forster,