3
การเลือกแบบเบส์และช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือ
ฉันมีชุดข้อมูลที่มีสามตัวแปรโดยที่ตัวแปรทั้งหมดเป็นเชิงปริมาณ อนุญาตเรียกว่า ,และx_2ฉันเหมาะสมกับโมเดลการถดถอยในมุมมองแบบเบย์ผ่าน MCMC ด้วยyyyx1x1x_1x2x2x_2rjags ฉันทำการวิเคราะห์เชิงสำรวจและสแกตเตอร์ล็อตของแนะนำว่าควรใช้เทอมกำลังสอง จากนั้นฉันติดตั้งสองรุ่นy×x2y×x2y\times x_2 (1)y=β0+β1∗x1+β2∗x2y=β0+β1∗x1+β2∗x2y=\beta_0+\beta_1*x_1+\beta_2*x_2 (2)y=β0+β1∗x1+β2∗x2+β3∗x1x2+β4∗x21+β5∗x22y=β0+β1∗x1+β2∗x2+β3∗x1x2+β4∗x12+β5∗x22y=\beta_0+\beta_1*x1+\beta_2*x_2+\beta_3*x_1x_2+\beta_4*x_1^2+\beta_5*x_2^2 ในรูปแบบที่ 1 ขนาดผลของแต่ละพารามิเตอร์ไม่เล็กและช่วงเวลาที่มีความน่าเชื่อถือ 95% ไม่ได้มีค่าที่0000 ในรูปแบบที่ 2 ขนาดของผลของพารามิเตอร์และมีขนาดเล็กและแต่ละช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือสำหรับพารามิเตอร์ทั้งหมดมี0β3β3\beta_3β4β4\beta_4000 ความจริงที่ว่าช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือมีเพียงพอที่จะบอกได้ว่าพารามิเตอร์นั้นไม่มีนัยสำคัญใช่หรือไม่000 จากนั้นฉันปรับรูปแบบต่อไปนี้ (3)y=β0+β1∗x1+β2∗x2+β3∗x22y=β0+β1∗x1+β2∗x2+β3∗x22y=\beta_0+\beta_1*x_1+\beta_2*x_2+\beta_3*x^2_2 ขนาดผลของแต่ละพารามิเตอร์ไม่เล็ก แต่มีข้อยกเว้นของช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือว่ามี0β1β1\beta_1000 วิธีใดที่เหมาะสมในการเลือกตัวแปรในสถิติแบบเบย์ แก้ไข:ฉันสามารถใช้ Lasso ในรูปแบบการถดถอยใด ๆ เช่นรุ่นเบต้าหรือไม่ ฉันใช้โมเดลที่มีการกระจายตัวแปรโดยที่ โดยที่เป็นเวกเตอร์ ฉันควรใช้ Laplace ก่อนหน้าในด้วยหรือไม่log(σ)=−δδXlog(σ)=−δδXlog(\sigma)=-\pmb{\delta}Xδδδδ\pmb{\delta}δδδδ\pmb{\delta} EDIT2:ฉันติดตั้งสองรุ่นโดยหนึ่งมี Gaussian Priori สำหรับ ,และอีกรุ่นด้วย Laplace (เลขชี้กำลังสองเท่า)βjβj\beta_jδjδj\delta_j ค่าประมาณสำหรับแบบเกาส์เซคือ Mean SD Naive SE Time-series SE B[1] -1.17767 …