Economic variable selection

Regression plays a central role in the discipline of statistics and is primary analytic technique many research areas. Variable selection classical major problem for regression. This article emphasizes economic aspect variable selection. The formulated terms cost predictors to be purchased future use: only subset covariates used model will need purchased. leads decision-theoretic formulation problems, which includes as well their effect. We adopt Bayesian perspective propose two approaches address uncertainty about parameters. These approaches, termed restricted extended lead us rethink averaging. From an objective or robust Bayes point view, former preferred. proposed method applied three popular datasets illustration. L'analyse de régression est un véritable pilier la statistique et constitue, sans contexte, principale analytique dans nombreux domaines recherche. La sélection variables certainement l'un ses problèmes défis communément rencontrés. Cette étude examine ce problème à travers le prisme l'aspect économique. Plus précisément, formulé en termes coût des prédicteurs acheter pour une utilisation : seul sous-ensemble covariables utilisées modèle devra être acheté. Ainsi, devient théorie décision qui inclut ainsi que leurs effets. En adoptant bayésienne, les auteurs travail proposent deux approches traiter l'incertitude au sujet du paramètres. Ces approches, dites restreintes étendues, incitent revisiter concepts moyennage modèles (ou intégration pondérée modèles). D'un vue bayesien objectif ou robuste, première approche préférable seconde. guise d'illustration, méthode proposée mise pratique sur trois ensembles données classiques.