Φορτώνει......
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...
Αποθηκεύτηκε σε:
| Κύριοι συγγραφείς: | , , |
|---|---|
| Μορφή: | Artigo |
| Γλώσσα: | Inglês |
| Έκδοση: |
2011
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | 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 |
| Ετικέτες: |
Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!
|