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《数学进展》 2011年03期
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带有不可忽略缺失数据的广义部分线性模型的贝叶斯分析

付英姿  陈雪东  
【摘要】:广义部分线性模型是广义线性模型和部分线性模型的推广,是一种应用广泛的半参数模型.本文讨论的是该模型在线性协变量和响应变量均存在非随机缺失数据情形下参数的Bayes估计和基于Bayes因子的模型选择问题,在分析过程中,采用了惩罚样条来估计模型中的非参数成分,并建立了Bayes层次模型;为了解决Gibbs抽样过程中因参数高度相关带来的混合性差以及因维数增加导致出现不稳定性的问题,引入了潜变量做为添加数据并应用了压缩Gibbs抽样方法,改进了收敛性;同时,为了避免计算多重积分,利用了M-H算法估计边缘密度函数后计算Bayes因子,为模型的选择比较提供了一种准则.最后,通过模拟和实例验证了所给方法的有效性.

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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2 文生兰;沈启霞;;线性模型回归参数极大似然估计的约束EM算法[J];河南大学学报(自然科学版);2008年03期
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6 刘静;;Binary响应非参数回归在市场细分研究中的应用[J];统计与决策;2009年18期
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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2 倪艳风;纵向数据部分线性模型的惩罚广义矩方法[D];复旦大学;2009年
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4 冯佳睿;纵向Zero-Inflated计数数据的半参数分析[D];复旦大学;2010年
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