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Cox比例风险回归模型的贝叶斯估计方法研究 被引量:5
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作者 张继巍 高文龙 +3 位作者 李学朝 拉扎提.木拉提 秦天燕 李娟生 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第6期999-1001,共3页
Cox比例风险回归模型是目前进行多因素生存分析最常用的半参数模型,由于其兼有参数模型和非参数模型的优点,并可以在数据不完全的情况下分析研究对象生存时间的影响因素,因而得到了广泛的应用。
关键词 COX比例风险回归模型 估计方法 贝叶斯 非参数模型 生存分析 影响因素 生存时间
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GeoBUGS疾病制图法在条件自回归模型中的应用 被引量:1
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作者 高文龙 张继巍 +3 位作者 拉扎提.木拉提 李学朝 秦天燕 李娟生 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第5期842-844,共3页
贝叶斯统计起源于英国学者贝叶斯在1763 年的一篇题为“机遇理论中一个问题的解”的论文,他提出了著名的贝叶斯公式[1]. 贝叶斯统计方法与经典统计方法最根本的区别在于不仅利用总体信息和样本信息进行统计推断,而且充分利用了参数的先... 贝叶斯统计起源于英国学者贝叶斯在1763 年的一篇题为“机遇理论中一个问题的解”的论文,他提出了著名的贝叶斯公式[1]. 贝叶斯统计方法与经典统计方法最根本的区别在于不仅利用总体信息和样本信息进行统计推断,而且充分利用了参数的先验信息,它将每一个不确定的参数都看成一个随机变量,通过给予先验分布,结合马尔科夫链蒙特卡洛( markov chain monte carlo,MCMC)法进行Gibbs抽样,得出参数的后验分布,因此可以提高统计推断的效果. 其广泛应用于经济、金融、医学、生物统计、自然科学和社会科学等各个领域[2-4]. 随着 OpenBUGS 软件[5]的成功开发,对GeoBUGS模块的功能和界面做了相应的调整和优化,与其在WinBUGS中相比,增加了新的贝叶斯地图模板和应用案例,也为ArcView格式文件的导入提供了接口,促进了其在疾病空间模型的构造和空间地图的绘制方面的发展[6-7]. 展开更多
关键词 自回归模型 应用 疾病 贝叶斯统计 GIBBS抽样 WINBUGS 制图 统计推断
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