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詹妮弗·S·K·陈。;安东尼·库克。;Yam，Carrie香港。

广义线性混合模型中吉布斯输出的蒙特卡罗近似。 （英语） Zbl 1066.62072号

《多元分析杂志》。 94，第2期，300-312（2005）。
总结：C.J.盖尔[J.Roy.Statist.Soc.B 56，261-274（1994；Zbl 0784.62019号)]提出了一种蒙特卡罗方法来近似整个似然函数。他的方法仅限于选择合适的参考点。我们尝试通过为参数分配一些先验信息，并使用吉布斯输出通过蒙特卡罗近似计算边际似然及其导数来改进该方法。模糊先验被分配给贝叶斯框架内的参数和随机效应，以表示非信息性设置。然后通过Newton-Raphson方法得到最大似然估计。因此，我们的方法是贝叶斯方法和经典方法之间的桥梁。通过对著名蝾螈交配数据的广义线性混合模型分析，说明了该方法的有效性。

引用于4文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
10层62层 点估计
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

广义线性混合模型;蒙特卡洛;牛顿法;蒙特卡罗相对似然;吉布斯采样器;Metropolis-Hastings算法

引文：

Zbl 0784.62019号

软件：

漏洞;WinBUGS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.S.K.Chan}等人，《多元分析杂志》。94，第2号，300-312（2005；Zbl 1066.62072）
全文： 内政部

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