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相依误差下回归模型的贝叶斯变量选择
【摘 要】
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近年来,基于回归模型的统计学研究,越来越受到学者们的关注。在当代飞速发展的社会环境下,高维数据随处可见,但是并不是所有的数据都有意义,为了缩小成本,降低消耗,人们更关心一些重要变量,因此,高维数据的变量选择是一个重要的研究课题。贝叶斯方法以高效的估计效率以及灵活的机制,在众多变量选择方法当中脱颖而出,对于参数模型和非参数模型同样适用。由于其统计推断的灵活性,同时结合了先验信息,所以它的实际结果更加
【出 处】
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长春工业大学
【发表日期】
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2021年08期
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