Bayesian Variable Selection for High Dimensional Data Analysis

Sprache: Englisch

Verlag: 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783846505717

Titel
Bayesian Variable Selection for High Dimensional Data Analysis
Autor
Yang Aijun
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2011
Erscheinungsjahr
2011
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3846505714
ISBN-13
9783846505717
Artikelgewicht
155 Gramm
Abmessungen
220x150x6 mm

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