동적 확장 일반화 선형 모델과 두 매개변수 지수 가족
본 논문은 평균과 정밀도(precision)를 각각 별도의 연결함수로 모델링하는 두 매개변수 지수 가족을 위한 베이지안 동적 일반화 선형 모델(EDGLM)을 제안한다. 기존 West‑Harrison‑Migon(1985) 알고리즘을 확장해 conjugate 업데이트와 선형 베이즈 추정을 결합함으로써, 시계열 데이터에 대한 빠른 추정·예측을 가능하게 한다. 베타·정규·감마 등 여러 분포에 적용한 두 실제 사례(브라질 실업률, 영국 거시경제 변수)를…
저자: Mariana Albi de Oliveira Souza, Helio dos Santos Migon
본 논문은 두 매개변수 지수 가족을 기반으로 한 동적 확장 일반화 선형 모델(Extended Dynamic Generalized Linear Model, EDGLM)을 제안한다. 전통적인 GLM은 평균과 분산을 하나의 매개변수(예: 평균)로만 연결하는데, 실제 데이터에서는 과분산(over‑dispersion)이나 이질성(heterogeneity)이 자주 나타난다. 이를 해결하기 위해 Gelfand와 Dalal(1990), Dey 등(1997)이 제시한 두 매개변수 지수 가족(p(y|θ,φ)=a(y)exp{φ
원본 논문
고화질 논문을 불러오는 중입니다...
댓글 및 학술 토론
Loading comments...
의견 남기기