ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









Safe Bayesian Inference of Lasso Censored Regression Based on Multinomial Distribution

المصدر: مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة القادسية - كلية الادارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: Mzedawee, Asaad Naser Hussein (Author)
المجلد/العدد: مج25, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 166 - 171
ISSN: 1816-9171
رقم MD: 1526710
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Safe Bayesian | Lasso | Censored | Multinomial Distribution | Gibbs Sample Algorithm
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: In this work the author investigate a Bayesian inference in lasso censored regression with more flexible hierarchical prior model. Learning rate parameter proposed to have multinomial distribution which is a prior distribution of the target parameter, so updated hierarchical prior expression developed and Gibbs sample algorithm have independent based on the proposed hierarchical prior model to generate samples from full conditional posterior distribution. Simulation example have conducted to test the performance of the suggested model and real data analysis presented. The result summary of simulation studies and real raw data show that the proposed model perform better than some existing methods

ISSN: 1816-9171

عناصر مشابهة