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带有缺失协变量的两部分模型推断
1
作者
康晴
夏业茂
《应用数学》
北大核心
2025年第3期872-885,共14页
在两部分模型框架内讨论了不同缺失机制对协变量选择的影响;对连续协变量的缺失机制考虑了一般的情形,并对不同缺失情形下的模型建立选择程序.马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法被用于后验抽样.统计推断建立在后验样本的经验分布基础上.随机...
在两部分模型框架内讨论了不同缺失机制对协变量选择的影响;对连续协变量的缺失机制考虑了一般的情形,并对不同缺失情形下的模型建立选择程序.马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法被用于后验抽样.统计推断建立在后验样本的经验分布基础上.随机模拟和CHFS数据分析展示了方法的有效性和实用性.
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关键词
两部分回归模型
缺失协变量
MCMC抽样
CHFS数据
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职称材料
题名
带有缺失协变量的两部分模型推断
1
作者
康晴
夏业茂
机构
南京林业大学理学院
出处
《应用数学》
北大核心
2025年第3期872-885,共14页
基金
国家自然科学基金(114761)。
文摘
在两部分模型框架内讨论了不同缺失机制对协变量选择的影响;对连续协变量的缺失机制考虑了一般的情形,并对不同缺失情形下的模型建立选择程序.马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法被用于后验抽样.统计推断建立在后验样本的经验分布基础上.随机模拟和CHFS数据分析展示了方法的有效性和实用性.
关键词
两部分回归模型
缺失协变量
MCMC抽样
CHFS数据
Keywords
Two-part regression model
Missing covariate
MCMC samping
CHFS data
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
带有缺失协变量的两部分模型推断
康晴
夏业茂
《应用数学》
北大核心
2025
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