广义混合模型的贝叶斯 R 平方
统计方法学
2024-10-21 v1
摘要
我们提出了一种新的贝叶斯框架，用于将拟合的广义混合模型（GAMM）的后验预测方差分解为解释方差和未解释方差。这种分解使得对贝叶斯 R 平方的严格定义成为可能。我们证明了新的定义与 Gelman、Goodrich、Gabry 和 Vehtari（2019）提出的直观贝叶斯 R 平方一致，但扩展了其适用范围以涵盖更广泛的模型类。此外，我们引入了部分贝叶斯 R 平方，用于量化单个模型术语对后验预测解释变异贡献。
引用
@article{arxiv.2410.14002,
title = {A note on Bayesian R-squared for generalized additive mixed models},
author = {Abdollah Jalilian and Aki Vehtari and Luigi Sedda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14002},
year = {2024}
}