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利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛选法和Metropolis-Hastings算法对参数进行抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.
缺失数据下Logistic回归多变点模型的贝叶斯估计
【摘 要】
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利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛选法和Metropolis-Hastings算法对参数进行抽
【机 构】
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安阳师范学院数学与统计学院
【出 处】
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南京师大学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(16A110001)
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