广富美美人鱼;武史·鸸鹋 基于藤蔓连接先验的生存数据的贝叶斯岭回归。 （英语） Zbl 07807652号 AStA，高级统计分析。 107，编号4，755-784（2023）. 摘要：当回归系数遵循多元正态先验时，岭回归估计量可以解释为贝叶斯后验均值（或模式）。然而，多元正态先验可能无法给出回归系数的有效后验估计，尤其是在存在交互项的情况下。本文在Cox比例风险模型下，提出了贝叶斯岭估计的基于藤连接函数的先验估计。半参数Cox模型建立在两种可能性下的后验密度上：Cox的部分似然和gamma过程先验下的完全似然。仿真结果表明，与部分似然法相比，完全似然法在估计回归系数方面更有效、更稳定。我们还通过模拟和数据示例表明，阿基米德copula先验（Clayton和Gumbel copula）优于多元正态先验和高斯copula先验。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：阿基米德交配;考克斯模型;伽马过程;多重共线性;对copula;岭回归;藤蔓连接部 软件：rstan公司;RStan（RStan）;斯坦 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛H.Michimae｝和\textit｛T.Emura｝，AStA，高级统计分析。107，编号4，755--784（2023；Zbl 07807652） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aas，K。；Czado，C。；弗里吉斯，A。；Bakken，H.，多重依赖的对copula构造，保险数学。经济。，44, 182-198 (2009) ·Zbl 1165.60009号 [2] 阿博纳泽尔，MR；Taha，IM，Beta岭回归估计量：模拟与应用，Commun。统计模拟。计算。(2021) ·Zbl 07773964号 ·doi:10.1080/03610918.2021.1960373 [3] Arashi，M。；Roozbeh，M。；NA哈姆扎；Gasparini，M.，Ridge回归及其在遗传研究中的应用，《公共科学图书馆·综合》，16（2021） [4] 阿贝尔，J。；A·李高。；Nipoti，B.，风险混合模型的完全贝叶斯推断，计算。统计数据分析。，93, 359-372 (2016) ·Zbl 1468.62018号 [5] 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