Il lavoro utilizza un criterio previsivo, precedentemente proposto in letteratura, per identificare una distribuzione non informativa. L'idea è di scegliere quella prior che massimizza la dipendenza, misurata attraverso l'indice di correlazione di Pearson, fra una variabile di cui interessa una previsione e il campione. Il criterio è applicato ad un modello di regressione lineare univariato. Le prior identificate, nel caso di varianza del modello nota e no, pur appartenendo alla famiglia coniugata differiscono da quelle usualmente impiegate in quanto dipendono dai regressori.
Sul significato previsivo di una particolare distribuzione iniziale coniugata nel modello di regressione lineare normale
VERONESE, PIERO
1988
Abstract
Il lavoro utilizza un criterio previsivo, precedentemente proposto in letteratura, per identificare una distribuzione non informativa. L'idea è di scegliere quella prior che massimizza la dipendenza, misurata attraverso l'indice di correlazione di Pearson, fra una variabile di cui interessa una previsione e il campione. Il criterio è applicato ad un modello di regressione lineare univariato. Le prior identificate, nel caso di varianza del modello nota e no, pur appartenendo alla famiglia coniugata differiscono da quelle usualmente impiegate in quanto dipendono dai regressori.File in questo prodotto:
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