分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较
文献类型：期刊
作者：闵素芹[1]
机构：中国传媒大学,理学院,北京,100024;中国人民大学,统计学院,北京,100872;中国社会科学院,数量经济与技术经济研究所,北京,100732
年：2010
期刊名称：统计与决策
期：11
页码范围：4-6
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-6487
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyjc201011001.aspx
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基金：全国统计科研计划资助项目; 中国传媒大学理科科研规划资助项目
关键词：分层线性模型;ML-EB;REML-EB;完全贝叶斯方法
摘要：文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较:给出了关于应用中如何选择推断方法的建议.
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