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伯恩坎普;卡加·伊克斯塔特;大卫·邓森

随机有序多元回归。 （英语） Zbl 1437.62400号

生物统计学 11，第3期，419-431（2010）.
摘要：在不同的应用领域中，关于多个预测因子对条件反应分布的影响方向的先验信息是可用的。例如，在潜在不良接触和持续健康反应的流行病学研究中，人们通常可以假定，增加接触水平不会导致健康反应的改善。这种假设可以通过每个暴露中的随机排序假设进行形式化，从而大大提高条件响应分布的非参数建模效率。本文提出了一种贝叶斯非参数方法来解决这一问题，该方法将条件响应密度表征为高斯混合，高斯平均值的位置随受最小约束的预测因子灵活变化，以确保随机排序。考虑了理论性质，并开发了用于后验计算的马尔可夫链蒙特卡罗方法。通过仿真实例和生殖流行病学应用说明了这些方法。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

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\textit{B.Bornkamp}等人，《生物统计学》11，No.3，419--431（2010；Zbl 1437.62400）
全文： 内政部

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