非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析  

Bayesian Analysis of Nonlinear Reproductive Dispersion Mixed Models

作　　者：张文专[1] 唐年胜[2] 王学仁[2] 

机构地区：[1]东南大学数学系 [2]云南大学应用统计研究中心,昆明650091

出　　处：《应用数学学报》2006年第4期714-724,共11页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家自然科学基金(10561008);云南省自然科学基金(2004A0002M);贵州省省长基金;东南大学博士后基金资助项目.

摘　　要：非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型,包括了线性随机效应模型、非线性随机效应模型、广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等．本文研究非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析．通过视随机效应为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings算法(简称MH算法)的混合算法获得了模型参数与随机效应的同时贝叶斯估计．最后,用一个模拟研究和一个实际例子说明上述算法的可行性．Nonlinear reproductive dispersion mixed models which are widely applied include linear mixed models, nonlinear mixed models, generalized linear mixed models and exponential family mixed models etc. This paper studies Bayesian analysis for nonlinear reproductive dispersion mixed models. A hybrid algorithm that combines the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings （MH） algorithm is implemented to produce the joint Bayesian estimates of parameters and random effects. A simulation study and a real example are used to illustrate the methodology.

关 键 词：贝叶斯分析 非线性再生散度随机效应模型 GIBBS抽样 MH算法 

分 类 号：O212.8[理学—概率论与数理统计]