基于MCMC算法的多元线性回归变点模型的贝叶斯估计

摘要：

基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条件分布抽取样本,最后得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计.随机模拟结果显示用该方法估计各参数的效果较好.

关键词：多元线性回归、MCMC算法、满条件分布、贝叶斯估计

所属期刊栏目：38

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金青年项目;新疆师范大学重点实验室招标课题;新疆师范大学重点实验室项目;新疆师范大学教改工程项目

在线出版日期：2020-09-24（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：1210-1214