随机搜索变量方法在滞后回归模型中的应用

• 作者: 曾丽娟
• 来源期刊: 杭州师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 滞后回归模型 随机搜索选择变量 香港空气污染 Gibbs抽样
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 664-668
• 页数: 5页
• 分类号: O212.8
• 字数: 3972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-232X.2014.06.019

摘要

对滞后回归模型进行贝叶斯分析，并将随机搜索选择变量方法引入模型中，基于香港空气污染和患呼吸疾病人数数据建立时间序列滞后回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对该模型进行变量选择和参数估计，分析结果表明：湿度对香港患呼吸疾病人数影响最显著，二氧化氮和悬浮粒子也是影响比较显著的空气污染物，模型体现了香港空气污染的真实情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾丽娟	中山大学新华学院	6	2	1.0	1.0