缺失数据下Logistic回归多变点模型的贝叶斯估计

• 作者: 何朝兵
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 完全数据似然函数 满条件分布 筛选法 Gibbs抽样 Metropolis-Hastings算法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: O212.4|O212.8
• 字数: 2885字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2016.04.004

摘要

利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛选法和Metropolis-Hastings算法对参数进行抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何朝兵	安阳师范学院数学与统计学院	58	91	4.0	7.0