基于GLM的贝叶斯变量与模型选择

• 作者: 汪建均 马义中
• 来源期刊: 管理科学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 贝叶斯变量选择 部分因子试验设计 广义线性模型 筛选试验 非正态响应
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 24-33
• 分类号: F273.2
• 字数: 6715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9807.2012.08.003

摘要

针对非正态响应的部分因子试验,当筛选试验所涉及的因子数目较大时,提出了基于广义线性模型( generalized linear models,GLM)的贝叶斯变量与模型选择方法.首先,针对模型参数的不确定性,选择了经验贝叶斯先验.其次,在广义线性模型的线性预测器中对每个变量设置了二元变量指示器,并建立起变量指示器与模型指示器之间的转换关系.然后,利用变量指示器与模型指示器的后验概率来识别显著性因子与选择最佳模型.最后,以实际的工业案例说明此方法能够有效地识别非正态响应部分因子试验的显著性因子.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马义中	南京理工大学经济管理学院	88	758	15.0	23.0
2	汪建均	南京理工大学经济管理学院	44	306	10.0	15.0