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崔泰荣;石建清（音）。;王波

单指数模型的高斯过程回归方法。 （英语） Zbl 1359.62121号

J.非参数统计。 23，第1期，21-36（2011）.
摘要：我们考虑使用高斯过程回归（GPR）方法从贝叶斯角度分析单指数模型（SIM）。具体来说，假设未知链接函数是一个先验高斯过程，并基于单位球面上的简单均匀分布考虑索引向量上的先验。推导了未知参数的后验分布，并在此基础上利用马尔可夫链蒙特卡罗方法对该方法进行了后验推断。特别是在估计超参数时，采用了不同的数值方案：完全贝叶斯方法和经验贝叶斯算法。利用仿真数据和已知的实际数据对所提方法进行了数值说明。该方法拓宽了SIM和GPR的适用范围。此外，我们从后验一致性的角度讨论了该方法的理论方面。

引用于16文件

理学硕士：

62G08号 非参数回归和分位数回归
60G15年 高斯过程
62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序
2015年1月62日 贝叶斯推断
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

高斯过程先验;经验贝叶斯-吉布斯采样器;边际似然;地图;后部一致性;单指数模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Choi}等人，J.非参数统计23，No.1，21--36（2011；Zbl 1359.62121）
全文： 内政部

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