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纵向数据广义部分线性混合模型的半参数贝叶斯方法。 (英语) Zbl 1255.62120号

摘要:广义部分线性混合模型是广义线性混合模型和部分线性模型的自然扩展。几乎所有现有的分析GPLMM的方法都是基于这样的假设,即随机效应是以正态分布等全参数分布的形式分布的。本文通过为随机效应的一般分布指定Dirichlet过程先验来扩展GPLMM,并通过同时利用随机效应的近似截断Dirichle过程先验和平滑函数的P样条逼近来提出半参数Bayes方法。将块Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法相结合,提出了一种从后验分布中采样观测值的混合算法。通过路径抽样,给出了使用贝叶斯因子在非参数近似中选择多项式分量次数的过程。提出了一些良好的统计特性来评估假设模型的合理性。文中给出了几个仿真研究和一个实例来说明所提出的方法。

MSC公司:

62G08号 非参数回归和分位数回归
2015年1月62日 贝叶斯推断
65D07年 使用样条曲线进行数值计算
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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全文: 内政部

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