纵向数据下半参数联合均值协方差模型的贝叶斯分析

来源 :高校应用数学学报:A辑 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xingsen777

【摘要】

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基于改进的Cholesky分解,研究分析了纵向数据下半参数联合均值协方差模型的贝叶斯估计和贝叶斯统计诊断,其中非参数部分采用B样条逼近.主要通过应用Gibbs抽样和Metropolis-Ha

【作者】

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田瑞琴赵远英徐登可

【机构】

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杭州师范大学理学院,贵阳学院数学与信息科学学院,浙江农林大学统计系

【出处】

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高校应用数学学报:A辑

【发表日期】

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2021年1期

【关键词】

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纵向数据 CHOLESKY分解 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法贝叶斯诊断 longitudinal data Cholesky d

【基金项目】

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国家自然科学基金(11801514,11761016),浙江省统计重点研究项目(20TJZZ13),杭州师范大学科研启动项目(2019QDL039)

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基于改进的Cholesky分解,研究分析了纵向数据下半参数联合均值协方差模型的贝叶斯估计和贝叶斯统计诊断,其中非参数部分采用B样条逼近.主要通过应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的混合算法获得模型中未知参数的贝叶斯估计和贝叶斯数据删除影响诊断统计量.并利用诊断统计量的大小来识别数据的异常点.模拟研究和实例分析都表明提出的贝叶斯估计和诊断方法是可行有效的.

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