View : 646 Download: 0
Bayesian Variable Selection Methods in Linear Regression Models
- Title
- Bayesian Variable Selection Methods in Linear Regression Models
- Authors
- 정현지
- Issue Date
- 2014
- Department/Major
- 대학원 통계학과
- Publisher
- 이화여자대학교 대학원
- Degree
- Master
- Advisors
- 오만숙
- Abstract
- In this paper, we describe and compare Bayesian variable selection methods in linear regression models. Specifically, we focus on the following frequently used Bayesian variable selection methods: Kuo & Mallick, Gibbs Variable Selection (GVS), and Stochastic search variable selection (SSVS).
For each method, we provide the main idea and R codes for implementation. Then we apply the three methods to a simulation data and a real data to compare the performances of the methods.;이 논문에서는 자료가 선형 회귀를 따를 때 여러 베이지안 변수 선택 방법들 중 가장 많이 쓰이는 Kuo & Mallick, Gibbs Variable Selection (GVS), Stochastic search variable selection (SSVS) 방법에 대해 집중적으로 소개한다.
먼저 이 세 가지 방법들의 원리를 설명하고, R 프로그램을 이용하여 구현한다. 그리고 이 세 가지 방법들을 시뮬레이션 자료와 실제 자료에 적용하여 방법들의 성능을 비교한다.
- Fulltext
- Show the fulltext
- Appears in Collections:
- 일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
- Files in This Item:
There are no files associated with this item.
- Export
- RIS (EndNote)
- XLS (Excel)
- XML