Variable Selection in Linear Random Effects Models for Normal Data

Kim, Hea-Jung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kim, Hea-Jung (Department of Statistics, College of Natural Science, Dongguk University)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제27권 제4호

발행연도: 1998.1

수록면: 407 - 420 (14page)

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This paper is concerned with selecting covariates to be included in building linear random effects models designed to analyze clustered response normal data. It is based on a Bayesian approach, intended to propose and develop a procedure that uses probabilistic considerations for selecting premising subsets of covariates. The approach reformulates the linear random effects model in a hierarchical normal and point mass mixture model by introducing a set of latent variables that will be used to identify subset choices. The hierarchical model is flexible to easily accommodate sign constraints in the number of regression coefficients. Utilizing Gibbs sampler, the appropriate posterior probability of each subset of covariates is obtained. Thus, In this procedure, the most promising subset of covariates can be identified as that with highest posterior probability. The procedure is illustrated through a simulation study.

#Linear Random Effects Models #Clustered Response Normal Data #Variable Selection #Hierarchical Normal and Point Mass Mixture Model #Gibbs Sampler #High Posterior Probability Model

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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