本文選題：分層先驗 + 正常后驗　； 參考：《應(yīng)用概率統(tǒng)計》2017年01期

【摘要】：在Bayes分析中,MCMC算法是一個簡單且行之有效的計算后驗的方法.但是,有時在非正常后驗下得到的Markov鏈也可能表現(xiàn)出似乎收斂的特征,這將會導(dǎo)致不正確的統(tǒng)計推斷.為此,本文給出了在多元線性模型中利用非正常分層先驗得到正常后驗所需滿足的充要條件.此外,使用Gibbs方法和MetropolisHasting方法來進行后驗抽樣,并通過隨機模擬說明了正常后驗理論結(jié)果的重要性.
[Abstract]:In the Bayes analysis, the MCMC algorithm is a simple and effective method for calculating the posteriori. However, sometimes the Markov chain obtained in the abnormal posterior can also show the seemingly convergent characteristics, which will lead to incorrect statistical inference. Therefore, this paper gives the use of the abnormal stratification prior to the multivariate linear model to get the positive results. In addition, the Gibbs method and the MetropolisHasting method are used to carry out the posterior sampling, and the importance of the results of the normal posterior theory is illustrated by the random simulation.
【作者單位】： 安徽師范大學統(tǒng)計系;上海師范大學數(shù)理學院;
【基金】：supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11201005) the Key Project from Anhui Provincial Education Department(Grant No.gxfxZD2016015)
【分類號】：O212.8

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本文編號：1926213