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| 基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用 | |
| 作者单位： | ;1.云南财经大学统计与数学学院;2.重庆工商大学数学与统计学院 |
| 摘 要： | 面对具有多层次嵌套结构的数据,构建多水平模型是统计建模的一个重要研究课题。经典的参数估计方法主要采用极大似然估计法(ML),然而当面对高层数量单位小或数据结构不平衡时,极大似然估计在估计精度上存在一定不足;而贝叶斯方法充分应用了有效的先验信息,可以弥补其不足。本文在高层次结构数据多水平模型的研究基础上,探索高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断理论,并以云南省红河州农户收入数据作实证分析,建立了基于县-村-户嵌套结构的农户收入影响因素多水平模型,对比分析模型参数的ML估计、经验贝叶斯(EB-ML)估计和完全贝叶斯估计,从而充分展现了高层次结构数据多水平模型的完全贝叶斯推断方法,在拟合高层数量单位小或数据不平衡时具有的特征和优势。 |
| 关 键 词： | 多水平模型 高层次结构数据 数据不平衡 贝叶斯推断 |
Bayesian Inference and Its Applications for Multilevel Model with High-level Structural Data |
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