Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Przeglądasz jako GOŚĆ
Tytuł pozycji:

Optimal designs for frequentist model averaging

Tytuł :
Optimal designs for frequentist model averaging
Autorzy :
Alhorn, Kira
Schorning, Kirsten
Dette, Holger
Pokaż więcej
Temat :
model selection
Bayesian optimal designs
optimal design
model uncertainty
local misspecification
model averaging
Rok publikacji :
2018
Opis pliku :
application/pdf
Język :
English
Numer akcesji :
edsair.od.......134..a36a647a52a4ba599764abfc033e85d5
We consider the problem of designing experiments for the estimation of a target in regression analysis if there is uncertainty about the parametric form of the regression function. A new optimality criterion is proposed, which minimizes the asymptotic mean squared error of the frequentist model averaging estimate by the choice of an experimental design. Necessary conditions for the optimal solution of a locally and Bayesian optimal design problem are established. The results are illustrated in several examples and it is demonstrated that Bayesian optimal designs can yield a reduction of the mean squared error of the model averaging estimator up to 45%.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies