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利兹贝斯·纳兰霍;卡洛斯·佩雷斯。;哈辛托·马汀;蒂莫西·穆茨瓦里;伊曼纽·莱斯福

错误分类有序响应数据的贝叶斯方法。 （英语） Zbl 1516.62504号

J.应用。统计。 46，第12期，2198-2215（2019）.
摘要：受纵向口腔健康研究Signal-Tandmobile（^{circledR}）研究的启发，开发了贝叶斯方法来建模错误分类的顺序反应数据。两个回归模型被认为在分类反应中包含了错误分类。具体来说，已经开发了probit和logit模型。通过使用数据增强，避免了计算困难。利用这一思想导出了高效的马尔可夫链蒙特卡罗方法。虽然该方法是针对有序类别提出的，但它也可以以简单的方式针对无序类别实现。通过一个基于仿真的示例和激励研究的分析，展示了模型的性能。

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理学硕士：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯分析;数据增强;马尔可夫链蒙特卡罗方法;错误分类;序数回归模型
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\textit{L.Naranjo}等人，J.Appl。Stat.46，No.12，2198--2215（2019；Zbl 1516.62504）
全文： 内政部

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