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线性模型基于Logistic分布的贝叶斯变量选择

         

摘要

文章基于Logistic误差分布和贝叶斯推断方法,对线性模型提出了一种稳健的贝叶斯估计和贝叶得到回归系数显式后验分布;进一步通过引入回归系数0-1取值指示向量,基于模型选择研究了贝叶斯变量选择方法,同时提出易于抽样的Gibbs后验抽样方法。通过大量数值模拟和实例数据分析并与已有方法比较,验证了所提方法的有效性。

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