文献类型：期刊文章

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》

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.

年　　份：2006

卷　　号：29

期　　号：4

起止页码：714-724

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、INSPEC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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．

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]