【摘 要】
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线性回归模型的缺失变量问题一直以来都是比较难解决的一个问题。本文基于贝叶斯框架,提出了用非参数贝叶斯理论解决该问题的方法。在原线性回归模型中加入一个代表缺失变量
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线性回归模型的缺失变量问题一直以来都是比较难解决的一个问题。本文基于贝叶斯框架,提出了用非参数贝叶斯理论解决该问题的方法。在原线性回归模型中加入一个代表缺失变量的随机变量,给定Dirichlet过程先验,建立Dirichlet过程混合模型估计它的值,然后用贝叶斯方法计算回归系数。计算参数估计值的MCMC算法用R程序实现。本文设计了两组模拟测试数据用以检测不同缺失变量下程序的正确性和模型的可行性。计算结果显示,回归系数估计值和缺失变量估计值均十分接近真实值,通过与线性模型的经典贝叶斯估计值相比发现非参贝叶斯更具优势。文章最后利用CHNS数据根据性别分类对中国人健康问题进行了实证分析,结果表明,男女之间不同的因子对体重指数的影响部分具有共性,部分存在差异。
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