Bayesian Analysis of the Stochastic Switching Regression Model Using Markov Chain Monte Carlo Methods

MARIA ANA E. ODEJAR; MARK S. McNULTY

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Bayesian Analysis of the Stochastic Switching Regression Model Using Markov Chain Monte Carlo Methods

機譯：馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法的隨機切換回歸模型的貝葉斯分析

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This study develops Bayesian methods for estimating the parameters of a stochastic switching regression model. Markov Chain Monte Carlo methods, data augmentation, and Gibbs sampling are used to facilitate estimation of the posterior means. The main feature of these methods is that the posterior means are estimated by the ergodic averages of samples drawn from conditional distributions, which are relatively simple in form and more feasible to sample from than the complex joint posterior distribution.

機譯：本研究開發(fā)了貝葉斯方法來估計隨機切換回歸模型的參數(shù)。馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法，數(shù)據(jù)擴充和吉布斯采樣法用于簡化后驗均值的估計。這些方法的主要特征在于，后驗均值是根據(jù)條件分布抽取的樣本的遍歷平均值來估計的，其形式相對簡單，并且比復(fù)雜的聯(lián)合后驗分布更可行。

著錄項

來源
《Computational economics》 |2001年第3期|p.265-284|共20頁
作者
MARIA ANA E. ODEJAR; MARK S. McNULTY;
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作者單位

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收錄信息
原文格式 PDF
正文語種 eng
中圖分類計算技術(shù)、計算機技術(shù);
關(guān)鍵詞
stochastic switching regression model; conjugate priora; posterior mean;

機譯：隨機切換回歸模型共軛先驗后均值;

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