基于贝叶斯半参数方法的纵向数据分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 创新点及论文结构 | 第9-11页 |
| 1.3.1 创新点 | 第9页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 理论基础 | 第11-25页 |
| 2.1 包含AR结构的一般线性混合模型 | 第11页 |
| 2.2 贝叶斯推断理论 | 第11-17页 |
| 2.2.1 贝叶斯定理 | 第12-13页 |
| 2.2.2 先验分布的选择 | 第13页 |
| 2.2.3 MCMC计算理论 | 第13-15页 |
| 2.2.4 收敛性判断 | 第15-17页 |
| 2.3 OU过程 | 第17-19页 |
| 2.4 狄利克雷过程与狄利克雷过程混合 | 第19-25页 |
| 2.4.1 狄利克雷分布 | 第19-20页 |
| 2.4.2 狄利克雷过程 | 第20-22页 |
| 2.4.3 狄利克雷过程混合 | 第22-25页 |
| 第三章 半参数自回归模型的建立 | 第25-32页 |
| 3.1 随机过程项的部分狄利克雷过程混合处理 | 第25-26页 |
| 3.2 建立分层模型 | 第26-29页 |
| 3.3 模型的边缘似然及先验指定 | 第29-31页 |
| 3.4 后验推断 | 第31-32页 |
| 第四章 仿真研究 | 第32-47页 |
| 4.1 仿真研究的目的 | 第32-39页 |
| 4.2 仿真数据 | 第39页 |
| 4.3 仿真结果 | 第39-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
