非正常分层先验下多元线性模型中后验的正常性

摘要：

在Bayes分析中,MCMC算法是一个简单且行之有效的计算后验的方法.但是,有时在非正常后验下得到的Markov链也可能表现出似乎收敛的特征,这将会导致不正确的统计推断.为此,本文给出了在多元线性模型中利用非正常分层先验得到正常后验所需满足的充要条件.此外,使用Gibbs方法和Metropolis-Hasting方法来进行后验抽样,并通过随机模拟说明了正常后验理论结果的重要性.

关键词：分层先验、正常后验、Gibbs抽样、Metropolis-Hasting抽样

所属期刊栏目：33

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：The research was supported by the National Natural Science Foundation of ChinaGrant 11201005;the Key Project from Anhui Provincial Education DepartmentGrant gxfxZD2016015

在线出版日期：2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：21-31