贝叶斯半参数模型及其应用

第pan>章 贝叶斯统计计算…1.pan>贝叶斯统计基本理论1.2蒙特卡洛抽样方法1.3马尔可夫链的一些基本概念1.4MCMC方法简介1.5 Metropolis-Hastings算法1.6 Gibbs抽样方法1.7贝叶斯计算统计软件第2章贝叶斯非参数模型2.pan>引言…2.2 形状约束Bernstein 多项式2.3 Bernstein 多项式线模型2.4贝叶斯估计2.5模拟研究2.6实例分析?2.7本章小结第3章 贝叶斯非参数混合效应模型3.pan>线混合效应模型.3.2非参数混合效应模型3.3贝叶斯估计3.4数值模拟·3.5多中心队列研究3.6本章小结·第4章 贝叶斯半参数部分线模型4.pan>半参数模型4.2半参数惩罚B样条模型4.3线混合效应模型4.4贝叶斯估计4.5数值模拟.4.6 样条与Bernstein多项式的比较4.7空气污染研究·4.8本章小结第5章贝叶斯函数型数据半参数模型5.pan>函数型数据半参数模型5.2非线混合效应模型5.2.pan>非线混合效应模型5.2.2模拟研究5.3线混合效应模型5.3.pan>半参数惩罚B样条模型5.3.2线混合效应模型5.3.3贝叶斯估计5.3.4模拟研究5.4本章小结·第6章贝叶斯广义半参数模型6.pan>广义线模型6.2广义线混合效应模型.6.2.pan>贝叶斯估计6.2.2 Probit混合模型6.3广义部分线模型…6.3.pan>正态误差模型6.3.2 Bernoulli和Poisson模型6.3.3贝叶斯统计推断6.4模拟研究6.4.1 Logistic 回归6.4.2方法比较6.5本章小结第7章半参数模型的检验7.pan>引言7.2模型估计…7.3参数的显著检验·7.4非参数函数形状约束检验7.4.pan>单调检验7.4.2凸凹检验7.5数值模拟7.6燃油效率研究·7.7贝叶斯检验与模型选择.7.7.pan>模型检验7.7.2模型选择7.8定理证明·7.9本章小结第8章不确定变量贝叶斯统计推断8.pan>不确定理论基本概念8.2不确定贝叶斯点估计8.2.pan>不确定贝叶斯期望估计8.2.2不确定贝叶斯众数估计8.3不确定贝叶斯假设检验8.4不确定贝叶斯区间估计8.5本章小结附录：部分章节主要程序代码参考文献…