泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断

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【摘要】

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本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合

【作者】

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赵远英徐登可冉庆

【机构】

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贵阳学院数学与信息科学学院,浙江农林大学统计系,贵阳市第七中学数学组

【出处】

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应用数学

【发表日期】

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2021年2期

【关键词】

：

贝叶斯估计 GIBBS抽样拟合优度统计量 Metropolis-Hastings算法 Multiple-Try Metropolis算法泊松逆高斯回归模型

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(11761016,11801514),2018年度贵州省高层次创新型人才项目,贵州省教育厅自然科学研究资助项目(黔教合KY字[2013]110)

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本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性.

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