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J-GLOBAL ID：201702252460862303   整理番号：17A1446499

Bayes構造化変数選択の選択の一貫性について【Powered by NICT】

On the selection consistency of Bayesian structured variable selection

著者 (2件)： Yang Kaixu (Department of Statistics and Probability, Michigan State University, East Lansing, 48824, MI, USA) ,  Shen Xiaoxi (Department of Statistics and Probability, Michigan State University, East Lansing, 48824, MI, USA)
資料名： Stat  (Stat)
巻： 6  号： 1  ページ： 131-144  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2748A  ISSN： 2049-1573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像データを解析するための考えられているBayes変数選択フレームワーク。共変量間のモデル化された空間依存性のために,Ising事前分布は,二元潜在ベクトルγ,共変量を選択すべきであるかどうかを示すに帰属した。,γの推定,選択過程はGibbsサンプラーで行うことができる。モデルは多くの科学上の応用で使用されてきたが,理論的展開はなされていない。本論文では,温和な条件下でのモデル選択一貫性に関する理論,高次元変数選択のための重要な理論的特性を確立した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  *構造形成 ,  モデリング ,  空間依存性 ,  高次元
準シソーラス用語： モデル選択 ,  事前分布 ,  共変量 ,  画像データ ,  *変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes変数選択 ,  Ising前 ,  選択一貫性 ,  構造化共変量

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構造化 ,  変数選択