典型文献
多分类计数数据的回归建模及其贝叶斯推断
文献摘要：
本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法.通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的"Spike-and-Slab"先验,得到了 Gibbs后验抽样算法.数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了 MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性.
文献关键词：
多分类计数数据;多项分布;贝叶斯变量选择;Spike-and-Slab先验;Gibbs抽样
中图分类号：
作者姓名：
赵为华;冯俊丰;王玲;张日权
作者机构：
南通大学理学院,江苏南通226019;华东师范大学统计学院,上海200241;华东师范大学统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室,上海200241
文献出处：
引用格式：
[1]赵为华;冯俊丰;王玲;张日权-.多分类计数数据的回归建模及其贝叶斯推断)[J].数理统计与管理,2022(04):623-632
A类：
多分类计数数据,Polya
B类：
回归建模,贝叶斯推断,数响,响应数据,研究模型,选择方法,Gamma,潜在变量,回归系数,Spike,Slab,先验,Gibbs,数值模拟研究,seq,分析验证,MLN,有用性,多项分布,贝叶斯变量选择
AB值：
0.364266
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