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抽象的
本书其他章节中提供的许多方法提供了绝对意义上小的样品的解决方案;例如,在单壳设计中。在本章中,焦点是相对于模型的复杂性的小样本。我说明了贝叶斯惩罚如何通过应用所谓的“收缩前瞻”来对这个问题进行解决方案,这些问题缩小了零的零效果,同时留下了大量影响。提供了使用R包Bayesreg应用于线性回归模型的教程,其实现各种收缩前方。
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本书其他章节中提供的许多方法提供了绝对意义上小的样品的解决方案;例如,在单壳设计中。在本章中,焦点是相对于模型的复杂性的小样本。我说明了贝叶斯惩罚如何通过应用所谓的“收缩前瞻”来对这个问题进行解决方案,这些问题缩小了零的零效果,同时留下了大量影响。提供了使用R包Bayesreg应用于线性回归模型的教程,其实现各种收缩前方。