设随机向量 y = (
y1,y2,...,yn
) 来自伯努利回归模型
yi
θ ~ Bernoulli{ Φ( X'iθ) }
的,独立同分布( i. i. d) 的,二元变量的观测值组成的集,其中
Xi
( p × 1) 为协
变量,θ为未知的回归系数,Φ是标准高斯累计分布函数( cdf) .兴趣在于 θ的基于平坦先验( flat prior) 的后验分布.计算简单的一种流行的方法是引入一个"完全数据"模型,此模型中潜变量集 { z1,...,zn} 被添加到观测数据集,使得:
[zi
θ] = N( X'iθ,1)
和
yi
= sgn(
zi
)
其中,当 z > 0时 sgn( z) = 1 ;当 z≤ 0时,s