GeoBUGS疾病制图法在条件自回归模型中的应用

发布时间：2019-03-25 15:38

【摘要】：正贝叶斯统计起源于英国学者贝叶斯在1763年的一篇题为"机遇理论中一个问题的解"的论文,他提出了著名的贝叶斯公式~[1]。贝叶斯统计方法与经典统计方法最根本的区别在于不仅利用总体信息和样本信息进行统计推断,而且充分利用了参数的先验信息,它将每一个不确定的参数都看成一个随机变量,通过给予先验分布,结合马尔科夫链蒙特卡洛(markov chain monte carlo,MCMC)法进行Gibbs抽样,得出参数的
[Abstract]:Positive Bayesian statistics originated from a paper by British scholar Bayesian in 1763 entitled "solution to a problem in opportunity Theory". He proposed the famous Bayesian formula ~ [1]. The most fundamental difference between Bayesian statistical method and classical statistical method is that it not only makes use of population information and sample information for statistical inference, but also makes full use of prior information of parameters. It regards every uncertain parameter as a random variable. By giving a priori distribution and combining Markov chain Monte Carlo (markov chain monte carlo,MCMC (Markov chain Monte Carlo method), the parameter of the parameter is obtained by Gibbs sampling.
【作者单位】： 兰州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学研究所;
【基金】：教育部人文社科项目(项目号:15XJC910001) 中央高校基本科研业务专项资金(项目号:LZUjbky-2016-025)
【分类号】：O212.8;R195.1

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本文编号：2447100