[논문]베이지안 비선형회귀모형의 선택과 진단

나종화; 김정숙

doi:10.5351/kjas.2002.15.1.139

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베이지안 비선형회귀모형의 선택과 진단
Bayesian Mode1 Selection and Diagnostics for Nonlinear Regression Model 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.15 no.1, 2002년, pp.139 - 151

나종화 (충북대학교 통계학과) , 김정숙 (충북대학교 통계학과 박사과정수료)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 베이지안 기법을 이용한 비선형회귀모형의 선택법을 제안하였다. 베이즈요인에 기초한 이 방법은 주로 대표본의 경우에 이용되는 고전적 모형선택법에 비해 사전정보를 이용하는 측면과 비내포모형 및 소표본의 경우에 대해서도 효과적으로 사용될 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 정보적 사전분포를 고려하였으며, 베이즈요인의 추정 방법으로 Laplace - Metropolis 추정 법을 제안하였다. 또한 MCMC 과정을 통해 추정된 모수의 수렴진단에 대해서도 고려하였다. 실제자료에 대한 최적의 모형선택 및 진단과정을 구체적으로 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study is concerned with model selection and diagnostics for nonlinear regression model through Bayes factor. In this paper, we use informative prior and simulate observations from the posterior distribution via Markov chain Monte Carlo. We propose the Laplace approximation method and apply the ...

주제어

참고문헌 (4)

Gelman, Andrew, Rubin, Donald B.. Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences. Statistical science : a review journal of the Institute of Mathematical Statistics, vol.7, no.4,

상세보기
Hastings, W. K.. Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, vol.57, no.1, 97-109.

상세보기
10.1063/1.1699114
10.2307/2287970

저자의 다른 논문 :

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