利用M-H算法求解Logistic回归模型参数的贝叶斯估计

王丙参魏艳华

天水师范学院;

摘要：

文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析.同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施.结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率.

关键词：M-H算法、混合性、收敛性、随机游动抽样、变量变换法

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61104045;天水师范学院中青年教师科研资助项目TSA1506

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-23