非线性再生散度随机效应模型

作品数：8被引量：10H指数：3
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偏正态非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析
《生物数学学报》2013年第3期563-575,共13页和燕 唐年胜 
国家自然科学基金资助项目(109610256);云南省教育厅科研基金资助项目(06Y046F);楚雄师院科研骨干项目(200614)
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,包括了广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等.由于它更能灵活地刻画不同个体间的相关和联系,经常被用来模拟重复测量数据,对该模型传统的方法是假设随机效应服从正态...
关键词：偏正态非线性再生散度随机效应模型 GIBBS抽样 MH算法 贝叶斯分析 MCMC 
带不可忽略缺失数据的再生散度随机效应模型的Bayes估计被引量：2
《宁夏大学学报（自然科学版）》2011年第3期193-197,共5页和燕 彭燕梅 唐年胜 
国家自然科学基金资助项目(10561008);云南省教育厅科研基金资助项目(06Y046F)
在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法.缺失数据机制由Logistic回归模型定义,根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应因子以及缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并进行了...
关键词：不可忽略缺失数据机制 非线性再生散度随机效应模型 BAYES方法 MCMC 
非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及EM算法被引量：4
《生物数学学报》2009年第2期355-362,共8页张文专 王学仁 
国家自然科学基金资助项目(10761011);贵州省科学技术基金资助项目
非线性再生散度随机效应模型是指数族非线性随机效应模型和非线性再生散度模型的推广和发展.通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(MH)算法,提出了模型参数极大似然估计的Monte-Carlo EM(MCEM)算法,并用模...
关键词：非线性再生散度随机效应模型 极大似然估计 MCEM算法 MH算法 NEWTON Raphson迭代 
非线性再生散度随机效应模型的渐近性质
《数学物理学报（A辑）》2007年第1期146-154,共9页夏天 唐年胜 王学仁 张文专 
国家自然科学数学天元基金(10226005)资助
对非线性再生散度随机效应模型,该文给出了类似于Barndroff-Nielson,Cox(1989)和Severin,Wong(1992)的正则条件,基于这些正则条件和Laplace近似,证明了该模型参数极大似然估计的存在性、强相合性和渐近正态性．
关键词：非线性再生散度随机效应模型 渐近正态性 相合性 极大似然估计 
非线性再生散度随机效应模型似然函数的Laplace逼近
《高校应用数学学报（A辑）》2006年第3期321-331,共11页张文专 唐年胜 王学仁 
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
首先提出用Lap lace逼近方法对非线性再生散度随机效应模型的边缘对数似然函数进行近似,然后基于近似的边缘对数似然函数利用F isher'sscoring迭代算法得到了模型参数的极大似然估计.模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性.
关键词：Fisher's scoring迭代 非线性再生散度随机效应模型 极大似然估计 LAPLACE 逼近方法 
非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析被引量：3
《应用数学学报》2006年第4期714-724,共11页张文专 唐年胜 王学仁 
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.
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...
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 
非线性再生散度随机效应模型参数置信域的曲率表示
《数学物理学报（A辑）》2006年第4期547-558,共12页张文专 唐年胜 王学仁 
国家自然科学数学天元基金(10226005);云南省自然科学基金(2004A0002);贵州省省长基金;东南大学博士后基金资助
该文基于Laplace逼近建立了非线性再生散度随机效应模型在Euclid空间中的几何结构,并在此基础上研究了此模型参数和子集参数的置信域,进一步推广和发展了Hamilton,Watts和Bates关于正态非线性回归模型,Wei关于嵌入模型和指数族非线性模...
关键词：非线性再生散度随机效应模型 Laplace逼近 曲率 SCORE统计量 置信域 
非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及随机逼近算法被引量：5
《生物数学学报》2006年第2期270-278,共9页张文专 唐年胜 王学仁 
国家自然科学数学天元基金(10226005);云南省自然科学基金(2004A0002);贵州省教育厅自然科学基金(2005217);贵州省省长基金和东南大学博士后基金资助
非线性再生散度随机效应模型包括了非线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等．通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(简称MH) 算法,提出了模型参数极大似然估计的随机逼近算法．模拟研究和实例分...
关键词：非线性再生散度随机效应模型 极大似然估计 Metropolis-Hastings算法 随机逼近算法 
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