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L·纳兰霍。;J.马汀。;佩雷斯，C.J。;Rufo，M.J。

解决二进制数据的错误分类：probit和t-link回归。 （英语） Zbl 1453.62598号

J.统计计算。模拟 84，第10号，2187-2213（2014）。
概述：广义线性模型用于描述当二元结果出现错误分类时，数据对解释变量的依赖性。提出了贝叶斯方法下误分类二进制数据的probit回归和t-link回归。通过使用数据扩充，避免了计算上的困难。利用数据增强框架（具有两种类型的潜在变量）的思想，推导出高效的吉布斯采样和期望最大化算法。此外，该公式允许将probit模型作为t-link模型的特殊情况来获得。通过仿真实例说明了与不考虑误分类的标准方法相比，该模型的性能。为了展示所提出的方法的潜力，分析了在研究职业噪声所致听力损失时出现的实际数据问题。

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

关键词：

贝叶斯方法;二元回归;数据增强;EM算法;广义线性模型;马尔可夫链蒙特卡罗方法;错误分类

软件：

蟒蛇
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Naranjo}等人，《统计计算杂志》。模拟84，第10期，2187--2213（2014；Zbl 1453.62598）
全文： 内政部

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