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【2h】

An adaptive MCMC method for Bayesian variable selection in logistic and accelerated failure time regression models

机译：一种自适应MCMC方法，用于逻辑和加速故障时间回归模型中的贝叶斯变量选择

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Kitty Yuen Yi Wan; Jim E. Griffin;
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年度 2021
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1. An adaptive MCMC method for Bayesian variable selection in logistic and accelerated failure time regression models [J] . Wan Kitty Yuen Yi, Griffin Jim E. Statistics and computing . 2021,第1期

机译：一种自适应MCMC方法，用于逻辑和加速故障时间回归模型中的贝叶斯变量选择
2. Finding factors influencing risk: Comparing Bayesian stochastic search and standard variable selection methods applied to logistic regression models of cases and controls. [J] . Swartz MD, Yu RK, Shete S Statistics in medicine . 2008,第29期

机译：查找影响风险的因素：比较贝叶斯随机搜索和标准变量选择方法，将其应用于病例和对照的逻辑回归模型。
3. A novel variational Bayesian method for variable selection in logistic regression models [J] . Zhang Chun-Xia, Xu Shuang, Zhang Jiang-She Computational statistics & data analysis . 2019,第期

机译：一种新型变分贝叶斯方法，用于逻辑回归模型中的变量选择
4. Machine learning, linear and Bayesian models for logistic regression in failure detection problems [C] . B. Pavlyshenko IEEE International Congress on Big Data . 2016

机译：故障检测问题中逻辑回归的机器学习，线性和贝叶斯模型
5. Variable selection and estimation in the partially linear accelerated failure time (PL -AFT) model. [D] . Tan, Huaming. 2007

机译：部分线性加速故障时间（PL -AFT）模型中的变量选择和估计。
6. Using the EM algorithm for Bayesian variable selection in logistic regression models with related covariates [O] . M. D. Koslovsky, M. D. Swartz, L. Leon-Novelo, -1

机译：使用EM算法在具有相关协变量的逻辑回归模型中进行贝叶斯变量选择
7. MCMC algorithms for Bayesian variable selection in the logistic regression model for large-scale genomic applications [O] . Zucknick, Manuela, Richardson, Sylvia 2014

机译：用于贝叶斯变量选择的mCmC算法大规模基因组应用的回归模型

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