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作为广义线性模型和非参数回归模型的深入推广，广义部分线性单指数模型在现代统计中有重要的作用。本文利用自由节点的Bayes样条技术对广义部分线性单指数模型进行统计分析，我们用截幂样条函数来逼近未知函数，但样条节点的个数和位置均视为随机变量，而由数据去自动寻找。建议的算法通过可逆跳MCMC方法来实现，本文还设计了一个有效的随机游动Metropolis算法以更新模型中的单指数参数。本方法的有效性通过仿真的例子被验证，并被应用于分析一个实际数据例子。