Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Applied regression analysis / Praktic / 2 / cookbook-en.pdf
Скачиваний:
35
Добавлен:
10.05.2015
Размер:
1.26 Mб
Скачать

Marginal likelihood

Z

f(xn j Hi) = f(xn j ; Hi)f( j Hi) d

Posterior odds (of Hi relative to Hj)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P [Hi j xn]

=

 

f(xn j Hi)

 

 

 

P [Hi]

 

 

P [Hj j xn]

f(xn j Hj)

 

 

P [Hj]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bayes Factor BF

 

prior odds

Bayes factor

 

| {z }

 

ij

| {z }

 

 

log10 BF10

BF10

evidence

 

 

 

0 0:5

 

1 1:5

Weak

 

 

0:5 1

 

1:5 10

Moderate

 

 

1 2

 

10 100

Strong

> 2

 

> 100

 

 

Decisive

 

 

 

p

BF10

 

 

 

 

 

1 p

n

 

p =

1 +

p

BF10

where p = P [H1] and p = P [H1 j x

]

 

1 p

 

 

 

 

 

 

 

 

15 Exponential Family

Scalar parameter

fX(x j ) = h(x) exp f ( )T (x) A( )g = h(x)g( ) exp f ( )T (x)g

Vector parameter

i( )Ti(x) A( ))

fX(x j ) = h(x) exp ( s

=1

 

Xi

 

= h(x) exp f ( ) T (x) A( )g

= h(x)g( ) exp f ( ) T (x)g

Natural form

fX(x j ) = h(x) exp f T(x) A( )g

=h(x)g( ) exp f T(x)g

=h(x)g( ) exp T T(x)

16 Sampling Methods

16.1The Bootstrap

Let Tn = g(X1; : : : ; Xn) be a statistic.

1.Estimate VF [Tn] with VFbn [Tn].

2.Approximate VFbn [Tn] using simulation:

(a)Repeat the following B times to get Tn;1; : : : ; Tn;B, an iid sample from the sampling distribution implied by Fbn

i.Sample uniformly X1 ; : : : ; Xn Fbn.

ii.Compute Tn = g(X1 ; : : : ; Xn).

(b)Then

vboot = VFn

= B

=1

Tn;b B r=1 Tn;r

!

2

 

 

1

B

1

B

 

 

b b

 

 

Xb

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

16.1.1Bootstrap Con dence Intervals

Normal-based interval

Tn z =2sebboot

Pivotal interval

1.Location parameter = T (F )

2.Pivot Rn = bn

3.Let H(r) = P [Rn r] be the cdf of Rn

4.Let Rn;b = bn;b bn. Approximate H using bootstrap:

B

Hb(r) = B1 XI(Rn;b r)

b=1

5.= sample quantile of (bn;1; : : : ; bn;B)

6.r = sample quantile of (Rn;1; : : : ; Rn;B), i.e., r = bn

7. Approximate 1 con dence interval Cn = a;^ ^b where

 

 

 

 

 

a^ =

n

 

H 1

1

 

 

=

n

 

r

 

 

=

2 n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^b =

b

 

 

 

 

 

 

 

=

b

 

 

=2 =

 

 

 

=2

nb

H 1

 

 

n

1

r

b2 n

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

b

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

Percentile interval

Cn = ;

=2 1 =2

16

Соседние файлы в папке 2