国家自然科学基金(10961026)

作品数：2被引量：1H指数：1
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相关机构：楚雄师范学院云南大学更多>>
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相关主题：DIRICHLETBAYES方法非线性再生散度模型协变量先验分布更多>>
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含不可忽略缺失数据非线性再生散度模型参数的Bayes估计被引量：1
《生物数学学报》2012年第2期357-364,共8页和燕 彭燕梅 唐年胜 
国家自然科学基金资助项目(10961026);云南省教育厅科研基金资助项目(06Y046F);院级科研骨干专项资助项目(05YJGG12)
给出协变量带有不可忽略缺失数据的非线性再生散度模型的Bayes方法,缺失数据机制由Logistic回归模型来确定.Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings算法(简称MH算法)用来得到模型参数、缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并用实例加...
关键词：不可忽略缺失数据机制 非线性再生散度模型 Dirichlet先验分布 BAYES方法 MCMC 协变量 
Local Influence Analysis for Semiparametric Reproductive Dispersion Nonlinear Models
《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》2012年第1期75-90,共16页Xue-dong CHEN Nian-sheng TANG Xue-ren WANG 
Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 10961026, 10761011);the National Social Science Foundation of China (No. 10BTJ001)
The present paper proposes a semiparametric reproductive dispersion nonlinear model （SRDNM） which is an extension of the nonlinear reproductive dispersion models and the semiparameter regression models. Maximum pena...
关键词：local influence analysis maximum penalized likelihood estimate nonlinear reproductive dispersionmodels semiparametric regression model 
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