【摘 要】
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非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型,包括了广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等.由于它更能灵活地刻画不同个体间的相关和联系,经常被用来
【机 构】
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楚雄师范学院计算机科学系; 云南大学统计系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(109610256);云南省教育厅科研基金资助项目(06Y046F);楚雄师院科研骨干项目(200614)
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非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型,包括了广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等.由于它更能灵活地刻画不同个体间的相关和联系,经常被用来模拟重复测量数据,对该模型传统的方法是假设随机效应服从正态分布.但对许多数据集的分析发现这样的假设有时不符合实际情况,会导致结论偏离真实.本文引入偏正态非线性再生散度随机效应模型,目的在于用一个偏正态分布来改进随机效应正态分布的假设,该分布包括了正态分布.同时结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings算法(简称MH算法)的混合算法获得了模型参数与随机效应的贝叶斯估计.一个模拟研究和一个HIV监测数据的研究用来说明上述算法的有效性.
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