【摘要】：在這篇文章中,我們針對有序縱向數(shù)據(jù)提出了用貝葉斯方法來得到非線性分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計值,首先我們使用了連續(xù)隱變量來處理有序響應變量,然后利用對隱變量和協(xié)變量建立非線性分位數(shù)回歸模型,通過利用分位數(shù)回歸的目標函數(shù)與非對稱拉普拉斯分布的密度函數(shù)之間的聯(lián)系,將求解目標函數(shù)的最小值轉(zhuǎn)換為求解極大似然估計,接著利用貝葉斯分析方法,對模型參數(shù)設定先驗,通過計算得到相關(guān)參數(shù)的后驗分布,由于部分后驗分布的形式難以表達,于是又利用了馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法,通過迭代得到了滿足目標后驗分布的樣本,通過樣本均值來得到極大似然估計值.文章中我們進行了兩次模擬研究來對我們的方法的表現(xiàn)進行評估,接著又將我們的方法應用于實際數(shù)據(jù)分析中,從結(jié)果上看我們的方法表現(xiàn)不錯.
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F224
【圖文】：

我們將我們提出的Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ算法嵌套Ｇｉｂｂｓ算法迭代２００００次，去除前面逡逑５０００次預燒期的數(shù)據(jù)，得到的結(jié)果展示在表４．２．同時為了解釋鏈的收斂性．我們逡逑在圖４．２中展示了其中一組實驗里鏈的軌跡圖，以及去除預燒期數(shù)據(jù)后的直方圖，逡逑這里＝邋２０．逡逑表４．２中展示了回歸系數(shù)九，ｊ２，櫖，截斷點Ｈ邋以及刻度參數(shù)Ａ的估逡逑計值以及標準差，這里我們?nèi)。翦澹藉澹埃�，可以看出我們的方法在非線性模型里面也逡逑能得到比較準確的估計值．逡逑４．３實際數(shù)據(jù)分析逡逑癡呆癥是腦部疾病的其中一類，此癥導致思考能力和記憶力長期而逐漸地退逡逑化，并使個人日常生活功能受到影響．其他常見癥狀包含情緒問題．語言問題，還逡逑有行動能力降低．但個人意識卻不會受到影響．癡呆癥影響全球三千六百萬人口．逡逑大約１０％的人口，會在有生之年中發(fā)�。V呆癥與年齡息息相關(guān)，約３％的人口在逡逑

邐？．５邐１．５邋２－Ｓ邐０．３０邋Ｃ．４Ｃ逡逑圖４．１邋Ａ，邋／３２，灸，Ａ，邋ｅｘ在０．５分位時的迭代軌跡圖以及直方圖逡逑量斯按照以下關(guān)系生成：逡逑１，邋一ｏｏ邋＜ｃ邋ｌ｛ｊ邋＾邋—０．８４１６，逡逑２，邐－０．８４１６邋＜邋／”邋彡一０．２５３３，逡逑－０．２５３３邋＜邋ｌ，：ｊ邋＾邋０．２５３３，逡逑４，邐０．２５３３邋＜邋ｌ，ｊ邋＾邋０．８４１６，逡逑５，邐０．８４１６邋＜邐＜邋00．逡逑Ａ邋Ａ，邋ａ的先驗分布形式分別為（３．１），（３．２）和（３．３），其中＝邋０，邋Ｓ邋＝邋１０（Ｕ，逡逑６！邋＝邐＝邋Ｃｌ邋＝邋ｃ２邋＝邋０．０１邋（Ｌｕｏ邋ｅｔ邋ａｈ

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本文編號：2717543