کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5130015 | 1378653 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sub-optimality of some continuous shrinkage priors
ترجمه فارسی عنوان
کمال مطلوبیت برخی از اجزاء انقباضی مداوم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بیزی، نرخ همگرایی، ابعاد بزرگ، کمند، â؟ 1، کران پایین، رگرسیون مجازات، منظم سازی، انقباض قبل، زیرمجموعه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات (عمومی)
چکیده انگلیسی
Two-component mixture priors provide a traditional way to induce sparsity in high-dimensional Bayes models. However, several aspects of such a prior, including computational complexities in high-dimensions, interpretation of exact zeros and non-sparse posterior summaries under standard loss functions, have motivated an amazing variety of continuous shrinkage priors, which can be expressed as global-local scale mixtures of Gaussians. Interestingly, we demonstrate that many commonly used shrinkage priors, including the Bayesian Lasso, do not have adequate posterior concentration in high-dimensional settings.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 12, December 2016, Pages 3828-3842
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 12, December 2016, Pages 3828-3842
نویسندگان
Anirban Bhattacharya, David B. Dunson, Debdeep Pati, Natesh S. Pillai,