多分类计数数据的回归建模及其贝叶斯推断

摘要：

本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法.通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的"Spike-and-Slab"先验,得到了 Gibbs后验抽样算法.数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了 MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性.

关键词：多分类计数数据、多项分布、贝叶斯变量选择、Spike-and-Slab先验、Gibbs抽样

所属期刊栏目：41

分类号：O212;O212.2(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金11971171

在线出版日期：2022-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：623-632