多变量模型参数的贝叶斯估计及其在农业研究中的应用

摘要：

对于农业研究中多变量线性模型参数的估计,以往常采用经典统计方法.随着计算机技术的进步,贝叶斯统计方法在科学研究的各个领域迅速发展.文章利用贝叶斯统计方法对农业研究中的多变量模型进行参数估计,并与经典统计方法进行比较,验证了贝叶斯方法的有效性.该方法可为农业研究中多变量模型参数的估计提供新的途径和手段.

关键词：贝叶斯估计、多变量线性回归模型、Gibbs抽样、农业研究

所属期刊栏目：26

分类号：S-03(一般性理论)

资助基金：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目2012JSSPI TP4270;江苏省"青蓝工程"中青年学术带头人培养基金苏教[2010]27号;江苏省第四期"333高层次人才培养工程"资助苏办发[2011]8号

在线出版日期：2013-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75