Obiekt

Tytuł: Bayesian Approach to Variable Selection in Linear Regression Model and Its Application

Tytuł odmienny:

Podejście Bayesowskie do wyboru zmiennych w modelu regresji oraz jego zastosowanie

Autor:

Biskup, Dariusz

Opis:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2007; nr 1162, s. 11-18

Abstrakt:

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. 

Wydawca:

Publishing House of the Wrocław University of Economics

Miejsce wydania:

Wroclaw

Data wydania:

2007

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:139329

Język:

eng

Powiązania:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu; 2007; nr 1162 ; Applications of Mathematics and Statistics in Economics

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Projekt dofinansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki w ramach Programu Społeczna odpowiedzialność nauki II. Tytuł projektu: Nauka dla Społeczeństwa: Prace Naukowe AEW w otwartym dostępie (2005-2008)

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 lis 2025

Data dodania obiektu:

15 sie 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

10

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/178097

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji