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两部分混合回归模型的贝叶斯推断
被引量：
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作者
夏业茂
《应用数学》
CSCD
北大核心
2019年第1期81-93,共13页
两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分...
两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分析.Polya-Gamma先验被用来对logistic模型进行拟合,同时,Stick-breaking先验用于随机权.这些有助于加速后验抽样.本文对可卡因数据展开实证分析.
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关键词
两部分有限混合模型
Polya_Gamma先验
Stick-breaking先验
参数/非参数贝叶斯拟合
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职称材料
题名
两部分混合回归模型的贝叶斯推断
被引量：
1
1
作者
夏业茂
机构
南京林业大学理学院
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2019年第1期81-93,共13页
基金
国家自然科学基金(11471161)
江苏省高校基金(15KJB110010)
南京林业大学高学历人才计划项目(163101004)
文摘
两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分析.Polya-Gamma先验被用来对logistic模型进行拟合,同时,Stick-breaking先验用于随机权.这些有助于加速后验抽样.本文对可卡因数据展开实证分析.
关键词
两部分有限混合模型
Polya_Gamma先验
Stick-breaking先验
参数/非参数贝叶斯拟合
Keywords
Two-part finite mixture regression model
Polya-Gamma prior
Stick-breaking prior
Parametric/Nonparametric Bayesian analysis
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
两部分混合回归模型的贝叶斯推断
夏业茂
《应用数学》
CSCD
北大核心
2019
1
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