Bayesian Approach to Variable Selection in Linear Regression Model and Its Application - Biskup, Dariusz (Podejście Bayesowskie do wyboru zmiennych w modelu regresji oraz jego zastosowanie, 2007)
W artykule ukazano bayesowskie podejście do problemu doboru zmiennych w modelu regresji liniowej. W tym podejściu dobór zbioru zmiennych dokonuje się przez poszukiwanie modelu o największym prawdopodobieństwie zaistnienia. Ponieważ analityczne obliczenie tego prawdopodobieństwa jest w większości przypadków niemożliwe, została wykorzystana metoda reversible jump. Metoda ta należy do klasy algorytmów typu MCMC (Markov Chain Monte Carlo) przystosowanych do przestrzeni o zmiennej liczbie wymiarów. W artykule przedstawiony jest przykład symulacyjny ze współliniowymi zmiennymi, a także przykład z rzeczywistymi danymi dotyczący predykcji PKB.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2007; nr 1162, s. 11-18