Yüklüyor......

CENTER-ADJUSTED INFERENCE FOR A NONPARAMETRIC BAYESIAN RANDOM EFFECT DISTRIBUTION

Dirichlet process (DP) priors are a popular choice for semiparametric Bayesian random effect models. The fact that the DP prior implies a non-zero mean for the random effect distribution creates an identifiability problem that complicates the interpretation of, and inference for, the fixed effects t...

Ful tanımlama

Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Asıl Yazarlar: Li, Yisheng, Müller, Peter, Lin, Xihong
Materyal Türü: Artigo
Dil:Inglês
Baskı/Yayın Bilgisi: 2011
Konular:
Online Erişim:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3870168/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24368876
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.5705/ss.2009.180
Etiketler: Etiketle
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!