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非线性再生散度模型是指数族非线性模型、广义线性模型和正态非线性回归模型的推广和发展，唐年胜等人研究了该模型参数的极大似然估计及其统计诊断。本文基于Gibbs抽样和MH抽样算法讨论非线性再生散度模型参数的Bayes估计。模拟研究和实例分析被用来说明该方法的有效性。
非线性再生散度模型的Bayes估计
【摘 要】
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非线性再生散度模型是指数族非线性模型、广义线性模型和正态非线性回归模型的推广和发展，唐年胜等人研究了该模型参数的极大似然估计及其统计诊断。本文基于Gibbs抽样和MH抽
【机 构】
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云南大学统计系
【出 处】
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数理统计与管理
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:10561008);高等学校博士学科点专项科研基金(项目编号:20060673002);云南省自然科学基金项目资助(项目编号:2004A0002M)
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