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广义狄利克雷型分布不完全分类数据的统计分析及贝叶斯抽样
1
作者
张弛
刘寅
+1 位作者
田国梁
王明秋
《数理统计与管理》
北大核心
2023年第5期808-821,共14页
在社会学、心理学、保险学和流行病学等学科中,研究人员经常利用类别变量来研究现象的分布特征或者因素之间的关联。本文提出在类别变量的研究中存在一类不完全分类数据,其观测数据的似然函数具有广义狄利克雷型分布的形式。首先,利用E...
在社会学、心理学、保险学和流行病学等学科中,研究人员经常利用类别变量来研究现象的分布特征或者因素之间的关联。本文提出在类别变量的研究中存在一类不完全分类数据,其观测数据的似然函数具有广义狄利克雷型分布的形式。首先,利用EM算法和一种新的基于共众数思想的优化方法计算参数的极大似然估计。其次,在贝叶斯分析中,建立新的结合等高共众数方法的采样重要性重抽样算法来实现广义狄利克雷型分布的有效后验样本抽样。并将所提出的方法用于两组实例数据的分析,实证分析结果表明了本文所提出的方法在一般的不完全分类数据分析中的有效性和实用性。
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关键词
不完全分类数据
广义狄利克雷型分布
(等高)共众数
采样重要性重抽样法
后验抽样
原文传递
题名
广义狄利克雷型分布不完全分类数据的统计分析及贝叶斯抽样
1
作者
张弛
刘寅
田国梁
王明秋
机构
深圳大学经济学院
中南财经政法大学统计与数学学院
南方科技大学统计与数据科学系
曲阜师范大学统计与数据科学学院
出处
《数理统计与管理》
北大核心
2023年第5期808-821,共14页
基金
国家自然科学基金(11801380,12171483,12171225,12271294)
全国统计科学研究项目(2022LY071)
教育部人文社会科学研究一般项目(22YJAZH038)。
文摘
在社会学、心理学、保险学和流行病学等学科中,研究人员经常利用类别变量来研究现象的分布特征或者因素之间的关联。本文提出在类别变量的研究中存在一类不完全分类数据,其观测数据的似然函数具有广义狄利克雷型分布的形式。首先,利用EM算法和一种新的基于共众数思想的优化方法计算参数的极大似然估计。其次,在贝叶斯分析中,建立新的结合等高共众数方法的采样重要性重抽样算法来实现广义狄利克雷型分布的有效后验样本抽样。并将所提出的方法用于两组实例数据的分析,实证分析结果表明了本文所提出的方法在一般的不完全分类数据分析中的有效性和实用性。
关键词
不完全分类数据
广义狄利克雷型分布
(等高)共众数
采样重要性重抽样法
后验抽样
Keywords
incomplete categorical data
generalized Dirichlet-type distribution
(equal-height)mode sharing
sampling/importance resampling algorithm
posterior sampling
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义狄利克雷型分布不完全分类数据的统计分析及贝叶斯抽样
张弛
刘寅
田国梁
王明秋
《数理统计与管理》
北大核心
2023
0
原文传递
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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