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Khadraoui，卡德尔

非参数自适应贝叶斯回归，在定性假设下，使用具有易处理归一化常数的先验函数。 （英语） Zbl 1406.62039号

国际J近似推理 80, 257-276 (2017).
摘要：形状约束回归模型可用于分析具有特定形状反应的数据，如（单调）剂量反应曲线、风险规避决策者的（凹）效用函数、儿童身高随时间的（增加）增长曲线，这些在医学中特别常见，经济和流行病学研究。本文提出了一种新的自适应贝叶斯方法，用已知的归一化常数构造先验分布，使我们能够考虑形状约束的组合，并将每个形状约束定位在给定的区间上。我们的策略使我们能够使用可逆跳跃Metropolis-Hastings方案从后验分布计算模拟。该提案的主要优点是其灵活性，通过调整局部形状限制来更好地检测数据的高变异性区域和低变异性区域，并在某些区域根本没有数据时便于控制回归函数形状。我们给出了渐近结果，表明我们的贝叶斯方法从自适应先验中提供了一致的函数估计。通过小样本仿真研究，研究了该方法的性能。通过对两个实际数据集的分析来说明这种新方法。

引用于1文件

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
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：

贝叶斯回归;局部形状约束;自由结B样条曲线;可逆跳跃MCMC方案

软件：

化学需氧量;吉布斯特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Khadraoui}，Int.J.近似推理80，257--276（2017；Zbl 1406.62039）
全文： 内政部

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