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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵为华 张日权
本文在Bernoulli拟似然框架下基于贝叶斯方法研究比例数据的变量选择问题。通过引入系数的“spike and slab”先验分布,应用EM算法提出了基于门限规则的变量选择方法。该方法具有计算量小、模型正确识别率高等特点。数值模拟研究和实例分析验证了所提方法的有效性。
关键词：
比例数据 贝叶斯变量选择 EM算法
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李纯净 田闯 李可可 王纯杰
本文在贝叶斯框架下考虑现状数据比例风险模型的变量选择问题。首先构造基于spike and slab先验,运用二元潜变量标记活跃协变量,给出满条件分布及相应的Gibbs抽样算法。数值模拟比较了该方法与Lasso、SCAD和ALasso方法,结果表明该方法模型正确识别率高。实例选用Ⅱ型糖尿病患者心脏衰竭数据,分析选择出最显著的影响因素,验证了该方法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵为华 王玲 张日权
多元比例响应数据具有有界性、归一性以及分量取值稀疏性等特点。本文在多项分布拟似然框架下基于贝叶斯方法研究多元比例数据的估计及其推断问题。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量,得到了易于后验抽样的Gibbs抽样算法。新方法具有估计稳健性、计算量小、推断效率高等特点,且不需要事先对响应数据作近似或变换。大量的数值模拟分析和两个实例分析验证了所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵远英 侯颖 顾大刚 徐登可
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法对联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择问题进行研究。数值例子说明了该变量选择方法的可行性和有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冯俊丰 林芳逗 赵为华
本文研究分位数回归的组变量选择问题。基于分位数回归和贝叶斯统计推断方法,通过引入系数的组“spike and slab”先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯组变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。进一步,本文还将所建立的贝叶斯组变量选择方法应用到变点检测中,变点的数量和位置的探测准确率较高。数值模拟和两个实例分析验证了所提方法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘斌霞 王纯杰
本文研究了失效时间服从广义指数分布,且风险率函数为比例风险模型时,Ⅱ型区间删失数据的贝叶斯估计。假定参数的先验分布为无信息先验,建立贝叶斯层次模型从而得到后验密度函数。通过MH算法得到参数估计值,数值模拟结果验证了所提方法的有效性。最后将所提方法应用到乳腺癌患者和血友病患者这两个实际数据中进行分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯俊丰 赵为华
文章利用贝叶斯方法研究分位数回归的组间和组内双变量选择问题。基于偏态拉普拉斯分布和贝叶斯统计推断方法，结合组间和组内系数的Spike-and-Slab先验分布，提出了分位数回归的贝叶斯双层变量选择方法，并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。通过大量数值模拟和实证分析验证了所提变量选择方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵远英 段星德 庞一成
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法研究单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择问题。模拟研究的数值例子说明了该方法的可行性与有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵为华 王玲 胡丹青 冯俊丰
慢性阻塞性肺病(COPD)是一种发病率、死亡率都非常高的疾病,且COPD的诊断和严重程度分级依赖于肺功能的检查,但是由于肺功能检查仪器价格昂贵,使得这项检查在很多经济欠发达地区尤其是农村基层医院并没有普及。本文基于有序响应变量模型致力于研究一种便于基层和社区使用的可以初步判别COPD病情的模型,以期提高我国基层和社区的COPD防治水平。利用贝叶斯变量选择方法和数据增强的潜变量策略得到了易于实施的Gibbs后验抽样算法。数值模拟分析进一步说明了本文提出的有序响应变量贝叶斯模型选择方法的有效性,实例分析得到了易于判别COPD严重程度的稀疏模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
焦瑞强 赵联文 刘赪 任桃红
文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择。实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
焦瑞强 赵联文 刘赪 任桃红
文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择。实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
沈寒蕾 张虎
本文提出了一种贝叶斯潜变量倾向得分半联合模型(BS＿LVM＿PSA),探讨了如何将潜变量纳入倾向得分分析,同时引入先验信息,利用半联合贝叶斯方法进行参数估计。通过两个数值模拟来测算BS＿LVM＿PSA在特定环境的性能,并将BS＿LVM＿PSA应用于实例数据。模拟研究显示:第一,潜变量能够降低预处理协变量测量误差,提高处理效应估计精度;第二,不同匹配方法下,贝叶斯方法相对于频率学派的处理效应估计精度更高;第三,在小样本中,贝叶斯方法相比非贝叶斯方法预测精度和稳定性更高;第四,有先验信息的处理效应估计精度高于无信息先验,且在适度的先验精度下,处理效应估计更加可靠。实例分析中,利用本文提出的BS＿LVM＿PSA研究了社区扶贫政策的减贫效应。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李小胜
随着贝叶斯理论的发展和计算机模拟等数值计算技术的提高,贝叶斯计量经济学开始迅速发展起来。文章在经典学派与贝叶斯学派比较中,简要回顾了贝叶斯计量经济学发展历程;并对面板数据中的贝叶斯方法的应用进行了举例。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭俊峰
尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
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