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在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法．缺失数据机制由Logistic回归模型定义，根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应因子以及缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计，并进行了实例分析．
带不可忽略缺失数据的再生散度随机效应模型的Bayes估计
【摘 要】
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在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法．缺失数据机制由Logistic回归模型定义，根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应
【机 构】
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楚雄师范学院计算机科学与技术系,楚雄师范学院地理科学与旅游管理系,云南大学数学与统计学院
【出 处】
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宁夏大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10561008);云南省教育厅科研基金资助项目(06Y046F)
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