Arbeitspapier
Locally Adaptive Function Estimation for Binary Regression Models
In this paper we present a nonparametric Bayesian approach for fitting unsmooth or highly oscillating functions in regression models with binary responses. The approach extends previous work by Lang et al. (2002) for Gaussian responses. Nonlinear functions are modelled by first or second order random walk priors with locally varying variances or smoothing parameters. Estimation is fully Bayesian and uses latent utility representations of binary regression models for efficient block sampling from the full conditionals of nonlinear functions.
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
Series: Discussion Paper ; No. 310
- Thema
-
adaptive smoothing
forest health data
highly oscillating functions
MCMC
random walk priors
unsmooth functions
variable smoothing parameter
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
Jerak, Alexander
Lang, Stefan
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen
- (wo)
-
München
- (wann)
-
2003
- DOI
-
doi:10.5282/ubm/epub.1691
- Handle
- URN
-
urn:nbn:de:bvb:19-epub-1691-7
- Letzte Aktualisierung
-
10.03.2025, 11:44 MEZ
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ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Jerak, Alexander
- Lang, Stefan
- Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen
Entstanden
- 2003
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