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贝叶斯生存分析中动态后验的动态显示：软件考虑在参数模型被认为保持近似的条件下，在截断存在的情况下估计未知分布函数的问题。我们使用贝叶斯方法，其中前一个是Dirichlet分布的混合。先验的超参数决定了这个先验集中在参数族中的质量的程度。介绍了一种估计参数的后验分布的吉布斯抽样算法。重要抽样方案使我们能够使用吉布斯采样器的输出，以非常快地重新计算后验时，我们改变了超参数的先验。可以进行足够快速的计算，以使改变后验的动态显示随着先验超参数的变化而变化。本文提供了一个完整的文档程序，用于执行动态图形的代码。

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ZBMaX中的参考文献（5篇）2篇标准文章）

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按年份排序（引文）

  1. G·Mez，瓜达卢佩；Calle，M. Luz；奥勒，拉蒙：区间删失数据的频率和贝叶斯方法（2004）
  2. Calle，M. Luz；G.Mez，瓜达卢佩：区间删失数据的非参数贝叶斯估计蒙特卡罗方法（2001）
  3. 巴苏，SangJB:贝叶斯稳健性与贝叶斯非参数（2000）
  4. Hani Doss；Balasubramanian Narasimhan：贝叶斯生存分析中变化后的动态显示：软件（1999）不是ZB数学
  5. Doss，Hani；Narasimhan，B:贝叶斯生存分析中变化后的动态显示（1998）