Estimating spatial probit models in R

Stefan Wilhelm*, Miguel Godinho de Matos

*Autor correspondente para este trabalho

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Resumo

In this article we present the Bayesian estimation of spatial probit models in R and provide an implementation in the package spatialprobit. We show that large probit models can be estimated with sparse matrix representations and Gibbs sampling of a truncated multivariate normal distribution with the precision matrix. We present three examples and point to ways to achieve further performance gains through parallelization of the Markov Chain Monte Carlo approach.
Idioma originalEnglish
Páginas (de-até)130-143
Número de páginas14
RevistaR Journal
Volume5
Número de emissão1
DOIs
Estado da publicaçãoPublished - 2013
Publicado externamenteSim

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