טוען...
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...
שמור ב:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| פורמט: | Artigo |
| שפה: | Inglês |
| יצא לאור: |
2011
|
| נושאים: | |
| גישה מקוונת: | 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 |
| תגים: |
הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!
|