Bayesian Variable Selection for High Dimensional Data Analysis

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2011, 2011

3846505714 / 9783846505717

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In the practice of statistical modeling, it is often desirable to have an accurate predictive model. Modern data sets usually have a large number of predictors.Hence parsimony is especially an important issue. Best-subset selection is a conventional method of variable selection. Due to the large number of variables with relatively small sample size and severe collinearity among the variables, standard statistical methods for selecting relevant variables often face difficulties. Bayesian stochastic search variable selection has gained much empirical success in a variety of applications. This book, therefore, proposes a modified Bayesian stochastic variable selection approach for variable selection and two/multi-class classification based on a (multinomial) probit regression model.We demonstrate the performance of the approach via many real data. The results show that our approach selects smaller numbers of relevant variables and obtains competitive classification accuracy based on obtained results. 92 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783846505717

Titre
Bayesian Variable Selection for High Dimensional Data Analysis
Auteur
Yang Aijun
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2011
Année de publication
2011
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3846505714
ISBN à 13 chiffres
9783846505717
Poids de l'article
155 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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