MCMC for Imbalanced Categorical Data
Many modern applications collect highly imbalanced categorical data, with some categories relatively rare. Bayesian hierarchical models combat data sparsity by borrowing information, while also quantifying uncertainty. However, posterior computation presents a fundamental barrier to routine use; a s...
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Veröffentlicht in: | Journal of the American Statistical Association 2019-07, Vol.114 (527), p.1394-1403 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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