混合专家模型中的贝叶斯收缩：识别类别隶属的稳健决定因素
计量经济学
2019-01-15 v2
摘要
提出了一种在混合专家框架中进行隐变量选择的方法。我们引入一种先验结构，其中信息取自一组独立协变量。使用正态伽马先验识别稳健的类别隶属预测变量。所得的模型设定被用于伯努利分布的有限混合中，以基于莫桑比克女性关于 HIV 的信息来源找出同质群体。通过实现 Gibbs 采样器进行了完全的贝叶斯推断。
引用
@article{arxiv.1809.04853,
title = {Bayesian shrinkage in mixture of experts models: Identifying robust determinants of class membership},
author = {Gregor Zens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.04853},
year = {2019}
}