×
王玉波；陈明慧；Kuo，林恩；保罗·O·刘易斯。

用于估计边缘后验密度的分区加权方法及其应用。 （英语） Zbl 07499057号

J.计算。图表。斯达。 28，第2期，334-349（2019）.
摘要：贝叶斯分析中边际后验密度的计算至关重要，因为它可以提供有关感兴趣参数的完整信息。此外，边缘后验密度可用于计算贝叶斯因子、后验模型概率和诊断措施。条件边缘密度估计量（CMDE）理论上是边缘密度估计的最佳方法，但需要条件后验密度的封闭表达式，这在许多应用中通常不可用。我们开发了分区加权边缘密度估计（PWMDE）来实现CMDE。这种无偏估计只需要联合后验分布和已知非正态后验密度的一个马尔可夫链蒙特卡罗输出。详细研究了PWMDE的理论特性和各种应用。PWMDE方法也被扩展到条件后验密度的估计。我们进行了模拟研究，以研究PWMDE的经验性能，并利用分别来自解离性身份障碍患者研究和前列腺癌研究的两个真实数据集进一步证明了所提出方法的理想特征。本文的补充材料可在网上获得。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯模型选择；条件边际密度估计量；序数概率回归；分区加权核估计；Savage-Dickey密度比

软件：

打开BUGS；野兽；ts桥；SSS系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.-B.Wang}等人，J.Compute。图表。Stat.28，No.2，334--349（2019；Zbl 07499057）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] 阿尔伯特，J.H。；Chib，S.，“二进制和多光子响应数据的贝叶斯分析”，《美国统计协会杂志》，88，669-679（1993）·Zbl 0774.62031号 ·doi:10.1080/016214519993.10476321
[2] J.伯杰。；Molina，G.，“通过基于路径的成对先验的后验模型概率”，《Neerlandica统计》，59，3-15（2005）·Zbl 1069.62021号 ·doi:10.1111/j.1467-9574.2005.00275.x
[3] 布卡特，R。；Heled，J。；Kühnert，D。；沃恩，T。；吴昌华。；谢，D。；Suchard，医学硕士。；A.拉姆鲍特。；Drummond，A.J.，“BEAST 2:贝叶斯进化分析的软件平台”，《公共科学图书馆·计算生物学》，第10、4、e1003537页（2014年）·doi:10.1371/journal.pcbi.1003537
[4] Chen，M.-H，“重要性加权边缘贝叶斯后验密度估计”，《美国统计协会杂志》，第89、427、818-824页（1994年）·Zbl 0804.62040号 ·doi:10.1080/016214519994.10476815
[5] 陈，M.-H；戴伊·D。；Rao，C.，《统计学手册》第25卷，贝叶斯思维：建模和计算，“贝叶斯计算：从后验密度到贝叶斯因子、边际似然和后验模型概率，437-457（2005），Elsevier·Zbl 1136.62012年
[6] Chen，M.-H，“从单个MCMC输出计算边际可能性”，《Neerlandica统计》，59，16-29（2005）·Zbl 1069.62023号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9574.2005.00276.x
[7] 陈，M.-H。；易卜拉欣，J.G.，“广义线性模型的共轭先验”，《统计学》，13，2，461-476（2003）·Zbl 1015.62074号
[8] 陈，M.-H。；易卜拉欣，J.G。；邵，Q.-M。；Weiss，R.E.，“广义线性混合模型中模型选择和估计的先验启发”，《统计规划与推断杂志》，111，57-76（2003）·Zbl 1027.62056号 ·doi:10.1016/S0378-3758（02）00285-9
[9] 陈，M.-H。；易卜拉欣，J.G。；Yiannoutsos，C.，“Logistic回归模型的先验启发式、变量选择和贝叶斯计算”，英国皇家统计学会杂志，B辑，统计方法，61223-242（1999）·兹比尔0913.62026 ·doi:10.1111/1467-9868.00173
[10] 陈，M.-H。；Kim，S。；霍伊丁克，H。；Klugkist，I。；Boelen，P.，信息假设的贝叶斯评估，“贝叶斯因子与约束模型选择的其他模型选择标准”，155-180（2008），Springer
[11] Chib，S.，吉布斯输出的边际似然，美国统计协会杂志，90，432，1313-1321（1995）·Zbl 0868.62027号 ·doi:10.1080/01621459.1995.10476635
[12] Chib，S。；Jeliazkov，I.，“大都会黑斯廷斯输出的边际可能性”，《美国统计协会杂志》，第96期，第270-281页（2001年）·兹比尔1015.62020 ·doi:10.1198/016214501750332848
[13] Dickey，J.M.，“加权似然比，正态位置参数的线性假设”，《数理统计年鉴》，第42期，第204-223页（1971年）·Zbl 0274.62020 ·doi:10.1214/aoms/1177693507
[14] 范，Y。；Wu，R。；陈，M.-H。；郭，L。；Lewis，P.O.，“在贝叶斯系统发育学中选择分区模型”，《分子生物学与进化》，第28、1523-532页（2011年）·doi:10.1093/molbev/msq224
[15] 弗里尔，N。；Pettitt，A.N.，“通过功率后验估计边际似然”，《皇家统计学会杂志》，B辑，70，3，589-607（2008）·Zbl 05563360号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2007.00650.x
[16] 盖尔芬德，A.E。；史密斯，A.F。；Lee，T.-M.，“使用吉布斯抽样对约束参数和截断数据问题进行贝叶斯分析”，《美国统计协会杂志》，第87、418、523-532页（1992年）·doi:10.1080/01621459.1992.10475235
[17] Goh，G。；Dey，D.K.，“使用功能Bregman散度的贝叶斯模型诊断”，《多元分析杂志》，124，371-383（2014）·Zbl 1359.62083号 ·doi:10.1016/j.jmva.2013.11.008
[18] 汉斯，C。；多布拉，A。；West，M.，“用枪随机搜索“大p”回归”，《美国统计协会杂志》，第102期，第507-516页（2007年）·兹比尔1134.62398 ·doi:10.1198/0162145000000121
[19] Höhna，S。；兰迪斯，M.J。；Heath，T.A。；布索，B。；Lartillot，N。；摩尔，B.R。；Huelsenbeck，J.P。；Ronquist，F.，“RevBayes:使用图形模型和交互式模型特定语言的贝叶斯系统发育推断”，《系统生物学》，第65、4、726-736页（2016年）·doi:10.1093/sysbio/syw021
[20] 霍伊丁克，H。；Klugkist，I。；Boelen，P.，《信息假设的贝叶斯评估》（2008），Springer Science&Business Media·Zbl 1147.62098号
[21] 易卜拉欣，J.G。；陈，M.-H。；MacEachern，S.N.，“比例风险模型的贝叶斯变量选择”，《加拿大统计杂志》，27，4，701-717（1999）·Zbl 0957.62018号 ·doi:10.2307/3316126
[22] 易卜拉欣，J.G。；陈，M.-H。；Ryan，L.M.，“时间序列计数数据的贝叶斯变量选择”，《中国统计》，第10期，971-987页（2000年）·Zbl 0952.62081号
[23] Jeffreys，H.，《概率论》（1998），牛津：牛津大学出版社·合同格式59.1207.03
[24] Lindley，D.V.，“统计悖论”，《生物统计学》，44，187-192（1957）·Zbl 0080.12801号 ·doi:10.1093/biomet/44.1-2.187
[25] Lui，D.，《直肠内多参数MRI前列腺癌矫正和重建的蒙特卡罗框架》（2014）
[26] Lui，D。；Modhafar，A。；Haider，医学硕士。；Wong，A.，“线圈强度校正的直肠内MRI中基于蒙特卡罗的噪声补偿”，BMC医学成像，15，1，1（2015）
[27] 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”，《统计》，6831-860（1996）·兹比尔0857.62017
[28] 南德拉姆，B。；Chen，M.-H.，“重新参数化广义线性模型以加速Gibbs采样器收敛”，《统计计算与模拟杂志》，54，129-144（1996）·Zbl 0925.62309号 ·doi:10.1080/00949659608811724
[29] Oh，M.-S，“从后验样本估计后验密度函数”，计算统计与数据分析，29，4，411-427（1999）·兹比尔1042.65507 ·doi:10.1016/S0167-9473（98）00068-1
[30] Parzen，E.，“概率密度函数和模式的估计”，《数理统计年鉴》，331065-1076（1962）·Zbl 0116.11302号 ·doi:10.1214/aoms/1177704472
[31] Rosenblatt，M.，“密度函数的一些非参数估计的备注”，《数理统计年鉴》，27，3，832-837（1956）·Zbl 0073.14602号 ·doi:10.1214/aoms/1177728190
[32] Schmeiser，B.W。；Avramidis，T.N。；Hashem，S.，《第22届冬季模拟会议论文集》，重叠批次统计，395-398（1990），IEEE出版社
[33] 斯蒂芬斯，M。；Donnelly，P.，“分子群体遗传学中的推断”，《皇家统计学会杂志》，B辑，62，4，605-635（2000）·兹伯利0962.62107 ·doi:10.111/1467-9868.00254
[34] 托马斯。；Oh Hara，B。；美国利格斯。；Sturtz，S.，“打开BUGS”，R News，6，1，12-17（2006）
[35] Wang，Y.-B。；陈，M.-H。；郭，L。；Lewis，P.O.，“估计边际可能性的新蒙特卡罗方法”，贝叶斯分析，，13，2，311-333（2018）·兹比尔1407.62412 ·doi:10.1214/17-BA1049
[36] 谢伟。；刘易斯，P.O。；范，Y。；郭，L。；Chen，M.-H.，“改进贝叶斯系统发育模型选择的边缘似然估计”，《系统生物学》，第60、2、150-160页（2011年）·doi:10.1093/sysbio/syq085
[37] 于建忠。；Tanner，M.A.，“几种马尔可夫链蒙特卡罗边际似然估计的分析研究”，《计算与图形统计杂志》，第8期，第4期，第839-853页（1999年）·doi:10.2307/1390830
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。