多变量模型参数的贝叶斯估计及其在农业研究中的应用  

Bayesian Estimation of Multivariate Model and Its Application in Agricultural Research

作　　者：李小蔚[1] 刘金剑[1] 朱韶洁 王亚民[1] 

机构地区：[1]连云港职业技术学院人事处,江苏连云港222006

出　　处：《南通职业大学学报》2012年第4期72-75,共4页Journal of Nantong Vocational University

基　　金：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(2012JSSPI TP4270);江苏省"青蓝工程"中青年学术带头人培养基金(苏教[2010]27号);江苏省第四期"333高层次人才培养工程"资助(苏办发[2011]8号)

摘　　要：对于农业研究中多变量线性模型参数的估计,以往常采用经典统计方法。随着计算机技术的进步,贝叶斯统计方法在科学研究的各个领域迅速发展。文章利用贝叶斯统计方法对农业研究中的多变量模型进行参数估计,并与经典统计方法进行比较,验证了贝叶斯方法的有效性。该方法可为农业研究中多变量模型参数的估计提供新的途径和手段。In previous research,classic methods were used for the parameters estimation of multiple linear regression models.Along with the development of computer science,Bayes method developed quickly in different scientific fields.Bayes method is applied for parameters estimation of multiple linear regression models in agricultural study.The validity of this research is verified by the comparison with general common used methods.In current study,a new approach is proposed for parameters estimation of multiple linear regression models for further agriculture research.

关 键 词：贝叶斯估计 多变量线性回归模型 GIBBS抽样 农业研究 

分 类 号：S-03[农业科学]