随机搜索变量方法在滞后回归模型中的应用

对滞后回归模型进行贝叶斯分析,并将随机搜索选择变量方法引入模型中,基于香港空气污染和患呼吸疾病人数数据建立时间序列滞后回归模型.构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对该模型进行变量选择和参数估计,分析结果表明:湿度对香港患呼吸疾病人数影响最显著,二氧化氮和悬浮粒子也是影响比较显著的空气污染物,模型体现了香港空气污染的真实情况.

序约束下单向分类方差分析模型的Bayes变量选择

考虑序约束下单向分类方差分析模型的变量选择问题,提出两种基于SSVS的Bayes变量选择方法,并设计一种简单且易操作的Gibbs抽样算法进行后验抽样.数值模拟和应用实例结果表明,该方法效果较好.