Bayesian inference of a non normal multivariate partial linear regression model

Other Title(s)

الاستدلال البيزي لأنموذج الانحدار الخطي الجزئي متعدد المتغيرات غير الطبيعي

Joint Authors

Salih, Sarmad Abd al-Khaliq
Abbudi, Imad Hazim

Source

Iraqi Journal of Statistical Science

Issue

Vol. 18, Issue 34 (31 Dec. 2021), pp.91-115, 25 p.

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2021-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

25

Main Subjects

Mathematics

Topics

Abstract AR

تم في هذا البحث التقدير البيزي لمعلمات أنموذج الانحدار الخطي الجزئي متعدد المتغيرات عندما يتوزع الخطأ العشوائي توزيع مصفوفة بسل المحور المعمم و إيجاد المختبر الإحصائي للأنموذج و المتمثل بإيجاد معيار عامل بيز و التوزيع التنبؤي بافتراض أن تكون معلمات الشكل معلومة.

تمثلت المعلومات حول التوزيع السابق لمعلمات الانموذج بمعلومات قليلة.

و قد تمت محاكاة البيانات المولدة من الأنموذج بطريقة مقترحة اعتمادا على قيم مختلفة لمعلمات الشكل، و أن دالة النواة المستخدمة في التوليد كانت دالة نواة طبيعية، و أن معلمة عرض الحزمة (التمهيد) كانت وفقا لقاعدة الابهام (قاعدة التوزيع الطبيعي).

و استنتج الباحثان أن التوزيع الاحتمالي الهامشي اللاحق لمصفوفة الموقع و توزيع التنبؤ البيزي هو توزيع (Matrix-t) و لكن بمعلمات مختلفة وأن التوزيع الاحتمالي الهامشي اللاحق لمصفوفة القياس ∑ هو توزيع مناسب ولكن لا ينتمي إلى العائلة المتألفة و من خلال معيار عامل بيز تبين بأن العينة التي استخدمت في عملية التوليد سحبت من مجتمع لا ينتمي الى مجتمع بسل المحور المعمم.

Abstract EN

This research includes the Bayesian estimation of the parameters of the multivariate partial linear regression model when the random error follows the matrix-variate generalized modified Bessel distribution and found the statistical test of the model represented by finding the Bayes factor criterion, the predictive distribution under assumption that the shape parameters are known.

The prior distribution about the model parameters is represented by non-informative information, as well as the simulate on the generated data from the model by a suggested way based on different values of the shape parameters, the kernel function used in the generation was a Gaussian kernel function, the bandwidth (Smoothing) parameter was according to the rule of thumb.

It found that the posterior marginal probability distribution of the location matrix ? and the predictive probability distribution is a matrix-t distribution with different parameters, the posterior marginal probability distribution of the scale matrix Σ is proper distribution but it does not belong to the conjugate family, Through the Bayes factor criterion, it was found that the sample that was used in the generation process was drawn from a population that does not belong to the generalized modified Bessel population.

American Psychological Association (APA)

Salih, Sarmad Abd al-Khaliq& Abbudi, Imad Hazim. 2021. Bayesian inference of a non normal multivariate partial linear regression model. Iraqi Journal of Statistical Science،Vol. 18, no. 34, pp.91-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339860

Modern Language Association (MLA)

Salih, Sarmad Abd al-Khaliq& Abbudi, Imad Hazim. Bayesian inference of a non normal multivariate partial linear regression model. Iraqi Journal of Statistical Science Vol. 18, no. 34 (2021), pp.91-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339860

American Medical Association (AMA)

Salih, Sarmad Abd al-Khaliq& Abbudi, Imad Hazim. Bayesian inference of a non normal multivariate partial linear regression model. Iraqi Journal of Statistical Science. 2021. Vol. 18, no. 34, pp.91-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339860

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 114-115

Record ID

BIM-1339860