线性回归模型的贝叶斯估计
1.Model 概率图模型表示 2.先验分布:参数的先验，通常认为参数θ服从高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函数：对数似然函数 logP(D|W) 4.后验分布, P(W|D)=N(μn, Σn) 5.预测分布, P(y|x)=N(μ, 1/λ) ...
原文：随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
原文链接：http: tecdat.cn p 介绍 向量自回归 VAR 模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择 SSVS ，由George等人提出 。SSVS的基本思想是将通常使用的先验方差分配给应包含在模型中的参数，将不相关参数的先验方差接近零。这样，通 ...
2019-12-11 15:57 0 585 推荐指数：
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