迈克尔·牛顿（Michael A.Newton）。;克洛迪亚·查多;瑞克·查佩尔 半参数二元回归的贝叶斯推断。 （英语） Zbl 0870.62026号 美国统计协会。 91，第433号，第142-153页（1996年）. 摘要：我们提出了一个二元响应数据的回归模型，该模型对链接函数没有结构限制，只有单调性和已知的位置和规模。预测值线性输入。我们在这个模型中演示了贝叶斯推理计算。通过修改Dirichlet过程，我们获得了该半参数模型的自然先验测度，并且我们使用Polya序列理论将该测度表示为有限个未观测变量。我们设计了用于后验模拟的马尔可夫链蒙特卡罗算法，并将该方法应用于癌症放射治疗的数据。 引用于26文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62克07 密度估算 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：潜在变量;逻辑回归;二进制响应数据;链接函数;迪里克莱过程;自然优先措施;半参数模型;Polya序列理论;马尔可夫链蒙特卡罗算法;后验模拟;放射治疗;癌症 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.A.Newton}等人，《美国统计协会期刊》第91卷第433、142--153号（1996年；Zbl 0870.62026） 全文： 内政部