論文の概要: Conjugate priors for count and rounded data regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12316v1
- Date: Sat, 23 Oct 2021 23:26:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 19:35:45.123281
- Title: Conjugate priors for count and rounded data regression
- Title(参考訳): カウントと丸いデータ回帰のための共役前処理
- Authors: Daniel R. Kowal
- Abstract要約: 閉形式後部推論を可能にする共役前部を導入する。
主要な後続関数と予測関数は計算可能であり、直接モンテカルロシミュレーションによって計算可能である。
これらのツールは、線形回帰、基底展開による非線形モデル、モデルと変数選択に広く有用である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discrete data are abundant and often arise as counts or rounded data.
However, even for linear regression models, conjugate priors and closed-form
posteriors are typically unavailable, thereby necessitating approximations or
Markov chain Monte Carlo for posterior inference. For a broad class of count
and rounded data regression models, we introduce conjugate priors that enable
closed-form posterior inference. Key posterior and predictive functionals are
computable analytically or via direct Monte Carlo simulation. Crucially, the
predictive distributions are discrete to match the support of the data and can
be evaluated or simulated jointly across multiple covariate values. These tools
are broadly useful for linear regression, nonlinear models via basis
expansions, and model and variable selection. Multiple simulation studies
demonstrate significant advantages in computing, predictive modeling, and
selection relative to existing alternatives.
- Abstract(参考訳): 離散データは豊富であり、カウントや丸いデータとしてしばしば発生する。
しかし、線形回帰モデルでも共役前駆と閉形式後尾は一般的に利用できないため、後進推論には近似やマルコフ連鎖モンテカルロが必要となる。
広範囲のカウントおよびラウンドドデータ回帰モデルに対して、閉形式後部推論を可能にする共役先行モデルを導入する。
鍵後方関数と予測関数は解析的あるいは直接モンテカルロシミュレーションによって計算可能である。
重要なことは、予測分布はデータの支持と一致させるために離散的であり、複数の共変量に対して共同で評価またはシミュレーションすることができる。
これらのツールは、線形回帰、基底展開による非線形モデル、モデルと変数選択に広く有用である。
複数のシミュレーション研究は、計算、予測モデリング、および既存の代替品に対する選択において大きな利点を示している。
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