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大卫·C·惠勒。;Demarc A.希克森。;兰斯·沃勒（Lance A.Waller）。

使用分区偏差信息准则评估贝叶斯层次模型中的局部模型充分性。 （英语） Zbl 1284.62323号

计算。统计数据分析。 54，第6期，1657-1671（2010）.
摘要：有许多诊断工具和良好性度量，如Akaike信息准则（AIC）和Bayesian偏差信息准则（DIC），可用于评估线性回归模型的总体充分性。此外，可视化评估模型的充分性已成为任何回归分析的重要组成部分。在本文中，我们重点考虑了局部DIC度量的空间因素，以用于模型选择和性能评估。我们将DIC划分为局部DIC、杠杆和偏差残差，以评估贝叶斯框架中单个观测值和观测组的局部模型拟合度和影响。我们使用局部DIC的可视化和模型之间局部DIC的差异来帮助模型选择，并可视化添加协变量或模型参数的全局和局部影响。我们利用1989-1993年期间卢旺达布塔雷省孕妇的艾滋病毒流行率数据，使用一系列线性模型规范，从仅全球影响到空间变化系数模型，以及一组与性行为相关的协变量，证明了本地DIC在评估模型适足性方面的实用性。应用诊断可视化方法的结果包括更精细的模型选择和对应用于数据的模型的更好理解。

MSC公司：

62H11型 定向数据；空间统计学
2015年1月62日 贝叶斯推断
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：

贝叶斯统计;驾驶员信息中心;空间统计学;层次模型;线性模型

软件：

WinBUGS公司;列表-统计;地理BUGS;GeoDa公司;弧;spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.C.Wheeler}等人，计算。统计数据分析。54，第6号，1657--1671（2010；Zbl 1284.62323）
全文： 内政部 链接

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