Fugu-MT 論文翻訳(概要): Testing-driven Variable Selection in Bayesian Modal Regression

論文の概要: Testing-driven Variable Selection in Bayesian Modal Regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23831v1
Date: Mon, 27 Oct 2025 20:17:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.50865
Title: Testing-driven Variable Selection in Bayesian Modal Regression
Title（参考訳）: ベイズモード回帰におけるテスト駆動可変選択
Authors: Jiasong Duan, Hongmei Zhang, Xianzheng Huang,
Abstract要約: パラメータ推定を高速化するために,効率的な予測最大化アルゴリズムを用いる。モデル誤差分布の形状を利用するテスト統計を構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4173831365316023
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a Bayesian variable selection method in the framework of modal regression for heavy-tailed responses. An efficient expectation-maximization algorithm is employed to expedite parameter estimation. A test statistic is constructed to exploit the shape of the model error distribution to effectively separate informative covariates from unimportant ones. Through simulations, we demonstrate and evaluate the efficacy of the proposed method in identifying important covariates in the presence of non-Gaussian model errors. Finally, we apply the proposed method to analyze two datasets arising in genetic and epigenetic studies.
Abstract（参考訳）: 重み付き応答に対するモーダル回帰の枠組みを用いたベイズ変数選択法を提案する。パラメータ推定を高速化するために,効率的な予測最大化アルゴリズムを用いる。テスト統計は、モデル誤差分布の形状を利用して、重要でない情報共変体を効果的に分離するために構成される。シミュレーションにより,非ガウスモデル誤差の存在下で重要な共変量を特定する上で,提案手法の有効性を実証および評価した。最後に,遺伝子およびエピジェネティック研究における2つのデータセットの解析に本手法を適用した。

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