论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张敏,姜锐,李勇,石磊
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
来源: 数理统计与管理 2019年02期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 云南财经大学统计与数学学院,重庆工商大学数学与统计学院
基金: 国家社科基金一般项目(14BTJ009),国家自然科学基金面上项目(11671348),重庆市网络舆情与思想动态研究咨政中心(KFJJ2017022,2015YQ06),云南省博士研究生学术新人奖,云南财经大学研究生创新基金项目(2018YUFEYC026)资助
分类号: O212.8
DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20180910-002
页码: 357-366
总页数: 10
文件大小: 597K
下载量: 214
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