赵元英;唐安民;段兴德;庞一诚 具有不可忽略缺失数据机制的非线性均值和方差模型的贝叶斯估计。 （中文。英文摘要） Zbl 1449.62071号 数学。实际。理论 49，第21号，157-165（2019）. 摘要：提出了一种贝叶斯方法来分析非线性均值和方差模型，其中响应缺失具有不可忽略的缺失数据机制。缺失数据机制由逻辑模型指定。采用Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法获得模型参数和缺失数据机制参数的联合Bayes估计。通过几项仿真研究和一个实际例子验证了所提出的方法。 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62D10号 缺少数据 关键词：贝叶斯估计;吉布斯采样器;Metropolis-Hastings算法;非线性均值和方差模型;缺少数据 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Zhao}等人，数学。实际。理论49，第21号，157--165（2019；Zbl 1449.62071）