西尔维娅·弗里瓦特·施纳特;赫尔加·瓦格纳 使用辅助混合采样的非高斯模型的边际可能性。 （英语） Zbl 1452.62060号 计算。统计数据分析。 52，第10号，4608-4624（2008）. 总结：发展了几种新的复杂非高斯模型边际似然估计量。这些估计器利用计数数据以及二元和多项式数据的辅助混合采样输出。其中一种估计是基于Chib估计与辅助混合抽样中的数据增强相结合，而另一种估计则是基于从辅助混合抽样的输出中构造无监督重要性密度的重要性抽样和桥接抽样。这些估计量应用于logit回归模型、Poisson回归模型、具有随机截距的二项式模型以及计数数据的状态空间建模。 引用于11文件 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 2015年1月62日 贝叶斯推断 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 软件：ts桥 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Frühwirth-Schnatter}和\textit{H.Wagner}，计算。统计数据分析。52，第10号，4608--4624（2008；Zbl 1452.62060） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akaike，H.，统计模型识别的新视角，IEEE自动控制汇刊，19716-723（1974）·兹伯利0314.62039 [2] 贝尔纳多，J.M。；史密斯，A.F.M.，贝叶斯理论（1994），威利：威利奇切斯特·Zbl 0796.6202号 [3] 东北部布雷斯洛。；Clayton，D.G.，广义线性混合模型中的近似推断，美国统计协会杂志，88，9-25（1993）·Zbl 0775.62195号 [4] Carter，C.K。；Kohn，R.，状态空间模型的On Gibbs抽样，Biometrika，81，541-553（1994）·Zbl 0809.62087号 [5] Chib，S.，吉布斯输出的边际似然，美国统计协会杂志，901313-1321（1995）·Zbl 0868.62027号 [6] Chib，S。；Jeliazkov，I.，《Metropolis-Hastings输出的边际可能性》，《美国统计协会杂志》，96，270-281（2001）·Zbl 1015.62020号 [7] Chib，S。；Nardari，F。；Shephard，N.，随机波动率模型的马尔可夫链蒙特卡罗方法，《计量经济学杂志》，108281-316（2002）·Zbl 1099.62539号 [8] Collett，D.，《二进制数据建模》（1991），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0431.62020号 [9] 克劳德，M.J.，比例的贝塔二项方差分析，应用统计学，27，34-37（1978） [10] De Jong，P。；Shephard，N.，时间序列模型的模拟平滑器，Biometrika，82，339-350（1995）·Zbl 0823.62072号 [11] （Dey，D.；Ghosh，S.K.；Mallick，B.K.，《广义线性模型：贝叶斯观点》（2000），马塞尔·德克尔：马塞尔·德克尔纽约，巴塞尔）·Zbl 1006.00009号 [12] DiCiccio，T.J。；Kass，R.E。；Raftery，A。；Wasserman，L.，通过结合模拟和渐近近似计算贝叶斯因子，美国统计协会杂志，92903-915（1997）·Zbl 1050.62520号 [13] 德宾，J。；Koopman，S.J.，基于经典和贝叶斯观点的状态空间模型的非高斯观测的时间序列分析，皇家统计学会杂志。B、 62、3-56（2000）·Zbl 0945.62084号 [14] 德宾，J。；Koopman，S.J.，状态空间方法的时间序列分析（2001），牛津大学出版社：牛津大学出版社·Zbl 0995.62504号 [15] Frühwirth-Schnatter，S.，《数据增强和动态线性模型》，《时间序列分析杂志》，第15期，第183-202页（1994年）·Zbl 0815.62065号 [16] Frühwirth-Schnatter，S.，线性高斯状态空间模型的贝叶斯模型判别和贝叶斯因子，皇家统计学会杂志，Ser。B、 57237-246（1995年）·Zbl 0809.62023号 [17] Frühwirth-Schnatter，S.，Diggle和AlWasel关于“重复生物医学时间序列的频谱分析”的论文讨论，应用统计学，46，62-63（1997） [18] Frühwirth-Schnatter，S.，使用桥式抽样技术估计混合和马尔可夫转换模型的边际可能性，《计量经济学杂志》，7143-167（2004）·Zbl 1053.62087号 [19] Frühwirth-Schnatter，S.，（有限混合和马尔可夫切换模型。有限混合和Markov切换模型，统计学中的Springer系列（2006），Springer:Springer New York，Berlin，Heidelberg）·Zbl 1108.6202号 [20] Frühwirth-Schnatter，S.，Frü）hwirth，F.，Held，L.，Rue，H.，2007年。非高斯数据分层模型的改进辅助混合采样。IFAS研究报告2007-25。http://ifas.jku.at；Frühwirth-Schnatter，S.，Frü）hwirth，F.，Held，L.，Rue，H.，2007年。非高斯数据分层模型的改进辅助混合采样。IFAS研究报告2007-25。http://ifas.jku.at [21] Frühwirth-Schnatter，S。；Frühwirth，R.，《辅助混合抽样及其在逻辑模型中的应用》，计算统计与数据分析，513509-3528（2007）·Zbl 1161.62387号 [22] Frühwirth-Schnatter，S。；Wagner，H.，小计数时间序列参数驱动模型的辅助混合采样及其在状态空间建模中的应用，Biometrika，93，827-841（2006）·Zbl 1436.62421号 [23] Gamerman，D.，广义线性混合模型后验分布抽样，统计与计算，7，57-68（1997） [24] E.I.乔治。；McCulloch，R.，通过吉布斯抽样进行变量选择，《美国统计协会杂志》，88，881-889（1993） [25] E.I.乔治。；McCulloch，R.，《贝叶斯变量选择方法》，《中国统计》，第7339-373页（1997年）·Zbl 0884.62031号 [26] Geweke，J.，使用蒙特卡罗积分的计量经济学模型中的贝叶斯推断，《计量经济学》，571317-1339（1989）·Zbl 0683.62068号 [27] Godsill，S.J.，《关于MCMC模型不确定性方法之间的关系》，《计算与图形统计杂志》，10230-248（2001） [28] Green，P.J.，可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗计算和贝叶斯模型确定，生物统计学，82，711-732（1995）·Zbl 0861.62023号 [29] Green，P.J.，《跨维马尔可夫链蒙特卡罗》，（Green，J.；Hjort，N.L.；Richardson，S.，《高度结构化随机系统》（2003），牛津大学出版社：牛津大学出版社，179-198 [30] Han，C。；Carlin，B.P.，《计算贝叶斯因子的马尔可夫链蒙特卡罗方法：比较综述》，《美国统计协会杂志》，96，1122-1132（2001） [31] Harvey，A.C.，《预测、结构时间序列模型和卡尔曼滤波器》（1989），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社 [32] Jeffreys，S.H.，《概率论》（1948），克拉伦登：克拉伦登牛津·Zbl 0030.16501号 [33] 卡丹·J·B。；Lazar，N.，《模型选择的方法和标准》，《美国统计协会杂志》，99279-290（2004）·Zbl 1089.62501号 [34] McFadden，D.，定性选择行为的条件逻辑分析，（Zarembka，P.，《计量经济学前沿》（1974），学术：纽约学术出版社），105-142 [35] 孟，X.-L。；Wong，W.H.，《通过简单恒等式模拟归一化常数的比率：理论探索》，《中国统计》，第6831-860页（1996年）·Zbl 0857.62017号 [36] Omori，Y.、Chib，S.、Shephard，N.、Nakajima，J.，2007年。带杠杆的随机波动性：快速似然推理。《计量经济学杂志》（印刷版）；Omori，Y.、Chib，S.、Shephard，N.、Nakajima，J.，2007年。带杠杆的随机波动性：快速似然推理。计量经济学杂志（出版中）·Zbl 1247.91207号 [37] 皮特，M.K。；Shephard，N.，《通过模拟进行过滤：辅助粒子过滤器》，《美国统计协会杂志》，94590-599（1999）·Zbl 1072.62639号 [38] 罗伯特·C·P。；Casella，G.，（蒙特卡洛统计方法。蒙特卡洛统计方法，施普林格统计学系列（1999年），施普林格：施普林格，纽约，柏林，海德堡）·Zbl 0935.62005号 [39] Schwarz，G.，估算模型的维度，《统计年鉴》，第6461-464页（1978年）·Zbl 0379.62005年 [40] 斯科特，S.L.，2005年。数据增强、频率估计和多项式logit模型的贝叶斯分析。加州洛杉矶南加州大学马歇尔商学院技术报告；斯科特，S.L.，2005年。数据增强、频率估计和多项式logit模型的贝叶斯分析。加州洛杉矶南加州大学马歇尔商学院技术报告 [41] 韦贝克，G。；Molenberghs，G.，（纵向数据的线性混合模型。纵向数据的非线性混合模型，统计学中的Springer系列（2000），Springer:Springer纽约，柏林，海德堡）·Zbl 0956.62055号 [42] 韦斯特，M。；哈里森·P·J。；Migon，H.S.，动态广义线性模型和贝叶斯预测（C/R:p84-97），美国统计协会杂志，80，73-83（1985）·兹伯利0568.62032 [43] Zellner，A.，《计量经济学中贝叶斯推断导论》（1971），威利：威利纽约·兹比尔0246.62098 [44] Zellner，A。；Rossi，P.E.，二分量子响应模型的贝叶斯分析，《计量经济学杂志》，25，365-393（1984）·Zbl 0575.62092号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。