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[期刊] 统计研究
[作者]
李莹 王仲君 赵华玲
在纵向数据研究中,混合效应模型的随机误差通常采用正态性假设。而诸如病毒载量和CD4细胞数目等病毒性数据通常呈现偏斜性,因此正态性假设可能影响模型结果甚至导致错误的结论。在HIV动力学研究中,病毒响应值往往与协变量相关,且协变量的测量值通常存在误差,为此论文中联立协变量过程建立具有偏正态分布的非线性混合效应联合模型,并用贝叶斯推断方法估计模型的参数。由于协变量能够解释个体内的部分变化,因此协变量过程的模型选择对病毒载量的拟合效果有重要的影响。本文提出了一次移动平均模型作为协变量过程的改进模型,比较后发现当协变量采用移动平均模型时,病毒载量模型的拟合效果更好。该结果对协变量模型的研究具有重要的指导意义。
关键词：
纵向 艾滋病 联合模型 偏正态 协变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
付英姿 陈异 戴琳
纵向数据广泛存在于生物医学、遗传学、经济学以及社会管理等多个研究领域,线性混合效应模型是分析上述数据的有效工具。文章提出了一类含有不可忽略缺失数据的半参数广义线性混合效应模型,考虑了该模型的贝叶斯分析及模型选择问题,通过一AIDS研究的实际数据说明方法的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鹤飞 王坤 宗凤喜
文章研究了混合个数未知情况下的多元正态混合模型的贝叶斯推断。首先利用可逆跳MCMC算法,通过在可变维参数空间跳跃式抽样,实现贝叶斯模型选择的目的。根据后验概率确定混合个数之后再用MCMC算法对模型的其他参数进行贝叶斯估计。提出了利用Cholesky分裂原理对协方差矩阵进行分裂和合并,满足可逆跳算法对参数分裂和合并的所有要求,还满足了分裂和合并过程中协方差矩阵必须正定这一特殊要求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明高
文章研究零修正广义线性混合模型拟合重复观察零膨胀计数数据,分别介绍零膨胀模型、跨栏模型和零调整模型这三类零修正模型。为了处理重复观测数据的相关性,同时对零值参数和非零值分布均值参数建立具有随机截距和斜率效应的线性回归方程。应用贝叶斯蒙塔卡罗Gibbs抽样方法进行模型估计,该方法结合参数的先验分布,能够为观测数量较少的个体给出有效估计。
关键词：
零膨胀模型 跨栏模型 零调整模型
[期刊] 统计研究
[作者]
杨远 林明
本文提出一种改进的多重尝试Metropolis算法,用于非线性动态随机一般均衡模型的贝叶斯参数估计和模型选择。多重尝试策略通过每次迭代抽取多个尝试点的方法来提高算法的混合速率,新方法中提出使用近似的方法提高计算速度,并通过接收概率调整偏差。数值实验表明新方法在相同的计算时间内具有更高的估计效率。最后,本文比较了具有不同货币政策设定的模型对中国经济数据的拟合效果,发现中国数据更加支持具有时变通胀目标的模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
李素芳 朱慧明
现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参数的后验条件分布设计MCMC抽样方案,进行贝叶斯门限协整检验;并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯门限协整检验的有限样本性质,发现贝叶斯门限协整检验方法具有良好的有限样本性质。同时,利用不同期限的美国利率序列进行了实证研究,结果发现1个月与3个月利率之间、3个月与6个月利率之间以及3个月与1年利率之间均存在门限协整关系。研究结果表明:贝叶斯门限协整检验方法解决了冗余参数识别的难题,使计算变得相对简单,并提高了估计的精确度和检验的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 李小依 游万海 彭成
文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素。针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系。由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹诗若 苏宇楠 田茂再
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。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
许昊 王占军 何建龙 俞鸿千
【目的】建立宁夏盐池地区柠条林株高生长量与种植年限关系模型,为精确掌握柠条林的生长过程提供依据。【方法】以盐池县北部、中部、南部的柠条林为研究对象,考虑不同地区立地条件的差异性及种植密度对株高生长的影响,对原有生长方程进行改进,并在改进的基础上利用非线性混合效应(NLME)模型方法建立其株高生长量与种植年限的关系模型,用幂函数、指数函数、常数加幂函数考虑数据间的异方差性,最后对NLME模型与传统模型、改进后的模型、不含随机效应的NLME模型的精度进行对比分析。【结果】相较其余3种模型,含有随机参数且考虑异
[期刊] 林业科学
[作者]
王冬至 张冬燕 李永宁 张志东 李大勇 黄选瑞
【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑爽 梁冯珍
文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑爽 梁冯珍
文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
王明高 孟生旺
医疗费用预测是健康保险费率厘定的前提和基础。对于多年期的医疗费用数据,通常使用线性混合效应模型对其进行拟合,但线性混合效应模型对非线性关系的纵向数据建模具有一定的局限性。本文对线性混合效应模型进行扩展,根据医疗费用数据中变量之间的非线性关系,建立了多项式混合效应模型,并将其应用于一组医疗费用数据进行实证研究。结果表明,多项式混合效应模型对住院医疗费用的拟合效果显著优于通常使用的线性混合模型,在医疗费用管理和健康保险的费率厘定中具有重要的应用价值。
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