费尔南多·金塔纳。;彼得·米勒;加里·罗斯纳。;马克·蒙塞尔 多赛季棒球数据的半参数贝叶斯推理。 （英语） Zbl 1330.62454号 贝叶斯分析。 3，第2号，317-338（2008）. 总结：我们分析了四个赛季收集的来自美国和国家联盟的一组球员的完整成功序列（击球、保送和牺牲）。目标是描述球员的表现如何随着赛季的变化而变化。特别是，我们希望评估和比较可用的特定场合协变量对季节的影响。数据是每个球员和每个赛季的二进制序列。我们用自回归logistic模型对二元序列中的相关性进行建模。该模型包括固定订单的滞后条款。对于每个球员和赛季，我们引入了一组不同的自回归系数，即回归系数是每个赛季和球员特有的随机效应。我们使用非参数方法定义随机效应分布。非参数模型定义为混合测度之前具有Dirichlet过程的混合物。所描述的模型通过可交换序列的表示定理得到了证明。除了每个赛季和球员的重复测量外，给定球员的多个赛季定义了额外的重复测量级别。我们通过以自回归方式关联特定季节的随机效应向量，在重复测量的这个水平上引入相关性。我们最终得出结论，虽然一些协变量（如对方投手的ERA）总是相关的，但其他协变量（例如比赛进入第七局的指标）可能仅在某些赛季才有意义，而其他一些协变量，如比赛得分，则可以安全地忽略。 引用于1文件 MSC公司： 62 p99 统计学的应用 62克05 非参数估计 关键词：迪里克莱过程;部分互换性;半参数随机效应 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.A.Quintana}等人，《贝叶斯分析》。3，编号21317-338（2008年；兹bl 1330.62454） 全文： 内政部 欧几里得