一种用于贝叶斯变量选择的变分推断方法
统计方法学
2023-03-08 v4
摘要
变量选择是统计学中的一个经典问题。在本文中，我们考虑基于 Ročková 和 George (2014) 提出的混合正态分布尖峰- slab 先验的贝叶斯变量选择问题。受 Ormerod 和 You (2017, 2023) 的启发，我们使用变分推断与坍缩变分推断方法来求解该贝叶斯问题，而非 MCMC。与 Ormerod 和 You (2017, 2023) 类似，我们也解释了稀疏估计量是如何诱导出来的，并且在一定的温和假设下，我们还证明了相合性与渐近结果。
引用
@article{arxiv.2211.11383,
title = {A Variational Inference method for Bayesian variable selection},
author = {Lin Guoqiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.11383},
year = {2023}
}