非正常分层先验下多元线性模型中后验的正常性（英文）

发布时间：2018-05-23 20:31

  本文选题：分层先验 + 正常后验　； 参考：《应用概率统计》2017年01期

【摘要】：在Bayes分析中,MCMC算法是一个简单且行之有效的计算后验的方法.但是,有时在非正常后验下得到的Markov链也可能表现出似乎收敛的特征,这将会导致不正确的统计推断.为此,本文给出了在多元线性模型中利用非正常分层先验得到正常后验所需满足的充要条件.此外,使用Gibbs方法和MetropolisHasting方法来进行后验抽样,并通过随机模拟说明了正常后验理论结果的重要性.
[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.
【作者单位】： 安徽师范大学统计系;上海师范大学数理学院;
【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)
【分类号】：O212.8

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本文编号：1926213