刘传海 不完全数据的贝叶斯稳健多元线性回归。 （英语） Zbl 0880.62028号 美国统计协会。 91，第435号，1219-1227（1996）. 摘要：多元（t）分布和其他正态/独立多元分布，如多元斜线分布和多元污染分布，用于完整或不完整数据的稳健回归。以前的大多数工作都集中于使用正态/独立分布的线性回归的最大似然估计方法。本文考虑了使用正态/独立分布的多元线性回归模型的贝叶斯估计，该分布具有完全观测的预测变量和结果变量中可能的缺失值。提出了一种用于参数后验模拟和缺失数据插补的单调数据增强算法。利用蒙特卡罗方法可以得到参数函数的后验分布。单调数据增强算法也可用于为不完整数据集创建多重插补。还包括使用多元（t）的示例。 引用于1审查引用于40文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J05型 线性回归；混合模型 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62甲12 多元分析中的估计 关键词：期望约束最大化；EM算法；缺少数据；单调数据增强；正态/独立分布；多重输入 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Liu}，J.Am.Stat.Assoc.91，No.435，1219--1227（1996；Zbl 0880.62028） 全文： 内政部