基于分层线性模型的贝叶斯推断及其应用
2015-02-12分类号：O212.8
【部门】中国人民大学应用统计中心统计学院 中央民族大学理学院
【摘要】文章首先讨论先验分布和后验分布的基本原理和公式;随后介绍多层线性模型中两层模型的一般形式与相关数学原理。在给定数据下,介绍经验贝叶斯分析中的最大似然和限制最大似然估计,以及贝叶斯推断。应用经验贝叶斯和完全贝叶斯来推断分层模型中的参数,阐释各自方法的优劣。最后使用Gibbs算法对水泵衰竭率进行实际数据模拟,与最大似然估计的结果进行对比,模拟结果表明完全贝叶斯推断在小样本中效果更好。
【关键词】经验贝叶斯 完全贝叶斯 分层模型 MCMC Gibbs抽样
【基金】国家自然科学基金资助项目(11271368);; 教育部人文社会重点研究基地重大项目(08JJD910247);; 教育部科学技术研究重点项目(108120);; 国家统计局科学研究重点项目(2014LZ16-B);; 北京市哲学社会科学规划项目(12JGB051);; 中国人民大学科学研究基金项目(10XNK025);中国人民大学科学研究基金项目(重大基础研究计划)(10XNL018)
【所属期刊栏目】统计与决策
文献传递
