【摘 要】
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本文分析了混合连续变量和有序变量的非线性再生散度模型。我们用Bayes方法来同时估计有序变量的阀值、结构参数和潜变量。为了解决计算后验分布计算中的困难，我们用MCMC(Mark
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本文分析了混合连续变量和有序变量的非线性再生散度模型。我们用Bayes方法来同时估计有序变量的阀值、结构参数和潜变量。为了解决计算后验分布计算中的困难，我们用MCMC(MarkovchainMonteCarlo)算法中包含Gibbs抽样和MH(Metropolic-Hasting)算法的混合算法做为Bayes方法的补充。关于统计推断，包括参数估计、标准误差以及检验模型的拟合优度统计量在本文中均有讨论。这些方法的应用我们将通过模拟研究和实例分析来进一步说明。
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