路径抽样法在贝叶斯模型选择中的应用

摘要：

为采用贝叶斯分析方法解决模型选择问题,针对传统的Box-Cox模型线性与非线性的选择问题,将路径抽样法应用于贝叶斯因子的计算,引进一个连续的路径参数并且假定它满足一定的概率分布,利用该路径参数连接待选择的模型,使计算贝叶斯因子的工作主要集中于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样上,从而简化了使用贝叶斯分析方法的计算过程,实现了路径抽样法在模型选择中的具体应用.

关键词：贝叶斯因子、模型选择、路径抽样、Box-Cox模型

所属期刊栏目：32

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：90-92