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辛格，萨蒂亚·普拉卡什;苏利·穆霍帕迪亚（Siuli Mukhopadhyay）

广义线性模型的贝叶斯交叉设计。 （英语） Zbl 1466.62195号

计算。统计数据分析。 104, 35-50 (2016).
摘要：本文讨论了广义线性模型的最优贝叶斯交叉设计。考虑使用（t）治疗和（p）周期的交叉试验（t）。本文提出的设计使估计治疗效果方差的对数行列式在所有可能的受试者分配到治疗序列中的情况下最小化。假设每个受试者的观测值相互关联，而不同受试者观测值不相关。由于主要兴趣在于估计处理效果，因此假设主体效果是有害的，并使用广义估计方程估计边际平均值。为了解决参数依赖问题，采用了贝叶斯方法。在模型参数上假设先验分布，然后通过在先验分布上积分将其纳入\（D_A\）-最优设计准则。使用了三个案例研究来说明所提出的方法，其中一个案例在4倍4交叉试验中有二元结果，另一个案例基于2倍2交叉试验的计数数据，第三个案例在3倍2交叉实验中有伽玛响应。还研究了先验分布的选择对设计的影响。提出了一个通用等价定理来验证所获得设计的最优性。

引用于8文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62K05美元 最佳统计设计

关键词：

贝叶斯设计;count数据;效率;γ响应;广义估计方程;逻辑回归

软件：

SAS/STAT系统;达尔;SAS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.P.Singh}和\textit{S.Mukhopadhyay}，计算。统计数据分析。104、35-50（2016；Zbl 1466.62195）
全文： 内政部 arXiv公司

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