半参数过离散广义线性模型中的变量选择与模型平均
统计方法学
2007-07-17 v1
摘要
我们将双指数回归模型中的均值项和方差项表示为预测变量的加性函数，并利用贝叶斯变量选择来确定哪些预测变量进入模型，以及它们是以线性形式还是灵活形式进入。当方差项为零时，我们得到广义加性模型；若预测变量以线性形式进入均值，则该模型退化为广义线性模型。我们使用马尔可夫链蒙特卡洛 (Markov chain Monte Carlo) 模拟来估计模型，并利用真实和模拟数据集对该方法进行了说明。
引用
@article{arxiv.0707.2158,
title = {Variable Selection and Model Averaging in Semiparametric Overdispersed Generalized Linear Models},
author = {Remy Cottet and Robert Kohn and David Nott},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.2158},
year = {2007}
}
评论
8 graphs 35 pages