【摘 要】
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本文提出用贝叶斯方法来分析带有不可忽略的缺失数据的非线性再生散度模型.其中，不可忽略的缺失机制由一个逻辑回归模型来定义.文章用到了一种结合Gibbs抽样和M-H算法的混合算
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本文提出用贝叶斯方法来分析带有不可忽略的缺失数据的非线性再生散度模型.其中，不可忽略的缺失机制由一个逻辑回归模型来定义.文章用到了一种结合Gibbs抽样和M-H算法的混合算法来产生结构参数，潜在变量，和不可忽略的缺失机制模型里的参数的联合贝叶斯估计以及它们的标准误差估计.此外，本文还介绍了一种拟合优度统计量来评估所建议的非线性再生散度模型的合理性，并用路径抽样的思想发展出一种算法来计算贝叶斯因子以作模型比较.在模拟研究中，我们基于所建议的模型，比较了用不同的缺失机制和不同的先验输入得到的结果；并发现在面对不可忽略的缺失数据时，用本文提出的方法获得的结果要大大好于那些假设缺失数据随机丢失的情况下得到的结果.最后，我们用一个实际例子证明了上述发展的贝叶斯方法.
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