本文選題：分層先驗(yàn) + 正常后驗(yàn)�。� 參考：《應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì)》2017年01期

【摘要】：在Bayes分析中,MCMC算法是一個(gè)簡(jiǎn)單且行之有效的計(jì)算后驗(yàn)的方法.但是,有時(shí)在非正常后驗(yàn)下得到的Markov鏈也可能表現(xiàn)出似乎收斂的特征,這將會(huì)導(dǎo)致不正確的統(tǒng)計(jì)推斷.為此,本文給出了在多元線性模型中利用非正常分層先驗(yàn)得到正常后驗(yàn)所需滿足的充要條件.此外,使用Gibbs方法和MetropolisHasting方法來進(jìn)行后驗(yàn)抽樣,并通過隨機(jī)模擬說明了正常后驗(yàn)理論結(jié)果的重要性.
[Abstract]:In the Bayes analysis, the MCMC algorithm is a simple and effective method for calculating the posteriori. However, sometimes the Markov chain obtained in the abnormal posterior can also show the seemingly convergent characteristics, which will lead to incorrect statistical inference. Therefore, this paper gives the use of the abnormal stratification prior to the multivariate linear model to get the positive results. In addition, the Gibbs method and the MetropolisHasting method are used to carry out the posterior sampling, and the importance of the results of the normal posterior theory is illustrated by the random simulation.
【作者單位】： 安徽師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)系;上海師范大學(xué)數(shù)理學(xué)院;
【基金】：supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11201005) the Key Project from Anhui Provincial Education Department(Grant No.gxfxZD2016015)
【分類號(hào)】：O212.8

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本文編號(hào)：1926213