Denna artikel föreslår en Bayesian tillvägagångssätt för regression med en skalar svar mot vektor och tensor covariates. Tensor kovariater är ofta vektoriserade före analys, misslyckas med att utnyttja strukturen av tensor, och resulterar i dålig uppskattning och prediktiv prestanda. Vi utvecklar en ny klass av multiway krymp tidigare för koefficienterna i tensor regressionsmodeller. Egenskaper beskrivs, inklusive bakre konsistens under milda förhållanden, och en effektiv Markovkedja Monte Carlo algoritm utvecklas för bakre beräkning. Simuleringsstudier illustrerar betydande vinster jämfört med vektorisering eller med hjälp av befintliga tensor regressionsmetoder i form av uppskattning och parameterslutledning. Metoden illustreras ytterligare i en neuroimaging applikation.
Den senaste tidningen Bayesian Tensor Regression REF utvecklar en modell för regression med skalära svar och tensor covariates.
Bayesian Tensor Regression
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}