Object

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

Title in english:

Podejście Bayesowskie do wyboru zmiennych w modelu regresji oraz jego zastosowanie

Creator:

Biskup, Dariusz

Description:

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. 

Publisher:

Publishing House of the Wrocław University of Economics

Place of publication:

Wroclaw

Date:

2007

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:139329

Language:

eng

Relation:

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

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Coverage:

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)

Objects Similar

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information