×
穆罕默德·奥拜达;刘菊新;纳撒尼尔·奥斯古德;杰夫·克拉森

计数数据时间序列的贝叶斯方法。 （英语） Zbl 1524.62449号

Commun公司。统计、仿真计算。 51，第2期，486-504（2022）.
小结：在本文中，我们考虑在泊松回归模型下分析计数数据时间序列的贝叶斯方法，其中潜在的自回归过程被嵌入为附加误差项。我们提出了两种不同的方法；第一种方法对潜在变量逐个进行采样，而第二种方法对它们进行联合采样。通过仿真研究和使用实际数据的实例，对这两种方法进行了比较。就相对偏差和均方根误差而言，这两种方法的性能几乎相同。然而，对于大多数模拟场景，第一种方法的混合性能优于第二种方法。

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62英尺15英寸 贝叶斯推断
62-08 统计问题的计算方法
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗;序贯蒙特卡罗;颗粒吉布斯采样器;泊松回归模型;自回归AR（（p\））模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Obeida}等人，Commun。统计、仿真计算。51，编号2，486-504（2022；兹bl 1524.62449）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Altman，R.M.，评估隐马尔可夫模型的有效性，生物统计学，60，444-50（2004）·Zbl 1274.62708号
[2] Andrieu，C。；杜塞特，A。；Holenstein，R.，《粒子马尔可夫链蒙特卡罗方法》，《皇家统计学会杂志：B辑（统计方法）》，72，3，269-342（2010）·Zbl 1411.65020号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2009.00736.x
[3] 巴恩多夫-尼尔森，O。；Schou，G.，《利用偏自相关对自回归模型进行参数化》，《多元分析杂志》，3，4，408-19（1973）·Zbl 0275.62074号 ·doi:10.1016/0047-259X（73）90030-4
[4] 布里斯，T。；Karlis，D。；Wets，G.，使用离散时间序列模型研究天气条件对每日交通事故计数的影响，《事故分析与预防》，40，3，1180-90（2008）·doi:10.1016/j.aap.2008.01.01
[5] Celeux，G。；福布斯，F。；罗伯特·C·P。；Titterington，D.M.，缺失数据模型的偏差信息标准，贝叶斯分析，1，4，651-74（2006）·Zbl 1331.62329号 ·doi:10.1214/06-BA122
[6] 肖邦，N。；Singh，S.S.，《颗粒吉布斯取样》，伯努利，21，3，1855-83（2015）·Zbl 1333.60164号 ·doi:10.3150/14-BEJ629
[7] 柯林斯，B.J。；Margolin，B.H.，《当观测值分布不一致时检验泊松假设的拟合优度》，《美国统计协会杂志》，80，390，411-8（1985）·Zbl 0578.62024号 ·doi:10.2307/2287906
[8] Cox，D.R.，《时间序列的统计分析：一些最新发展》，《斯堪的纳维亚统计杂志》，第893-115页（1981年）·Zbl 0468.62079号
[9] Fruhworth-Schnatter，S。；Wagner，H.，计数时间序列参数驱动模型的辅助混合采样及其在状态空间建模中的应用，Biometrika，93，42827-41（2006）·Zbl 1436.62421号 ·doi:10.1093/biomet/93.4.827
[10] Fruhworth-Schnatter，S。；果园，R。；持有，L。；Rue，H.，非高斯数据分层模型的改进辅助混合抽样，统计与计算，19479-92（2009）·数字对象标识代码：10.1007/s11222-008-9109-4
[11] Gelman，A.，层次模型中方差参数的先验分布，贝叶斯分析，1，3，515-33（2006）·Zbl 1331.62139号 ·doi:10.1214/06-BA117A
[12] 盖尔曼，A。；X孟。；Stern，H.，通过实现的差异对模型适合性进行后验预测评估，《中国统计》，6733-807（1996）·Zbl 0859.62028号
[13] Ignacolo，R.，相依数据的拟合优度检验，非参数统计杂志，16，1-2，19-38（2004）·Zbl 1071.62039号 ·网址：10.1080/10485250310001622640
[14] Jones，M.C.，为自回归移动平均模型的平稳性和可逆性区域随机选择参数，应用统计学，36，2，134-8（1987）·Zbl 0617.62100号 ·doi:10.307/2347544
[15] 荣格，R.C。；库库克，M。；Liesenfeld，R.，计数数据的时间序列：建模、估计和诊断，计算统计与数据分析，51，4，2350-64（2006）·Zbl 1157.62492号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.08.001
[16] 李毅。；曾涛。；Yu，J.，潜在变量模型的稳健偏差信息准则，经济研究院（2012）·doi:10.2139/ssrn.2316341
[17] Lindsay，B.，复合似然法，当代数学，80，220-39（1988）·Zbl 0672.62069号
[18] 马约拉姆，P。；莫里托，J。；Plagnol，V.公司。；Tavare，S.，《没有可能性的马尔可夫链蒙特卡罗》，《国家科学院学报》，100,26,15324-8（2003）·doi:10.1073/pnas.0306899100
[19] 梅森，A。；理查森，S。；Best，N.，使用DIC比较选择模型与不可忽视的缺失响应的双管齐下策略，贝叶斯分析，7，1，109-46（2012）·兹比尔1330.62092 ·doi:10.1214/12-BA704
[20] McCullagh，P.，离散数据的有效性统计的条件分布，美国统计协会杂志，81，393，104-7（1986）·doi:10.2307/2287974
[21] McCulloch，C.E.，广义线性混合模型的最大似然算法，美国统计协会杂志，92，437，162-70（1997）·Zbl 0889.62061号 ·数字对象标识代码：10.2307/2291460
[22] Ng，C.T。；Joe，H。；Karlis，D。；Liu，J.，具有潜在自回归过程的时间序列模型的复合似然，中国统计，21279-305（2011）·Zbl 1206.62153号
[23] 哦，M。；Lim，Y.，时间序列泊松数据的贝叶斯分析，应用统计学杂志，82，2，259-71（2001）·兹比尔0993.62080 ·doi:10.1080/02664760020016154
[24] Plummer，M.，Spiegelhalter等人的论文讨论，JRSS（B），64，620（2002）
[25] Pritchard，J.K。；塞尔斯塔德，麻省理工。；Perez-Lezaun，A。；Feldman，M.W.，《人类Y染色体的群体增长：Y染色体微卫星的研究》，分子生物学与进化，16，12，1791-8（1999）·doi:10.1093/oxfordjournals.molbev.a026091
[26] 理查德·J·F。；Zhang，W.，高效高维重要性抽样，计量经济学杂志，141，2，1385-1411（2007）·Zbl 1420.65005号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2007.02.007
[27] Sermaidis，G.I.，《利用日常车祸应用程序模拟计数时间序列》（2006年），雅典经济贸易大学
[28] 谢泼德，北。；Pitt，M.K.，非高斯测量时间序列的似然分析，生物统计学，84，3，653-67（1997）·Zbl 0888.62095号 ·doi:10.1093/biomet/84.3.653
[29] 施皮盖尔哈特，D.J。；贝斯特，N.G。；卡林，B.P。；van der Linde，A.，模型复杂度和拟合度的贝叶斯度量（含讨论），《皇家统计学会杂志：B辑（统计方法）》，64，4，583-639（2002）·Zbl 1067.62010年 ·数字对象标识代码：10.1111/1467-9868.00353
[30] Tierney，L.，探索后验分布的马尔可夫链，《统计年鉴》，211701-62（1994）·Zbl 0829.62080号 ·doi:10.1214/aos/1176325750
[31] 瓦林，C。；N.里德。；Firth，D.，《复合似然法概述》，《中国统计》，2011年第21期，第5-42页·Zbl 1534.62022号
[32] 西祖奇尼。；麦克唐纳，I.L.，时间序列的隐马尔可夫模型。《使用R的简介》（2009），佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社，佛罗里达州波卡拉顿·Zbl 1180.62130号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。