spikeSlabGAM：R 中广义可加混合模型的贝叶斯变量选择、模型选择与正则化
统计方法学
2015-03-19 v1
摘要
R 包 spikeSlabGAM 针对 Gaussian、二项及 Poisson 响应的（地理）可加混合模型，实现了贝叶斯变量选择、模型选择与正则化估计。其目的在于：(1) 选择潜在协变量及其交互作用的适当子集；(2) 确定建模各协变量效应是否需要线性或更灵活的函数形式；(3) 估计其形状。模型项的选择与正则化基于一种与参数及半参数效应相关联的系数组上的新型 spike-and-slab 型先验。
引用
@article{arxiv.1105.5253,
title = {spikeSlabGAM: Bayesian Variable Selection, Model Choice and Regularization for Generalized Additive Mixed Models in R},
author = {Fabian Scheipl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.5253},
year = {2015}
}