【摘 要】
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该文主要包括:1.考虑了先验概率的选择是否影响后验模型的估计的问题.为此,我们模拟了一个真实模型,然后改变先验概率,运用Gibbs抽样得到了相应的后验模型.2.如前所提,最初在
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该文主要包括:1.考虑了先验概率的选择是否影响后验模型的估计的问题.为此,我们模拟了一个真实模型,然后改变先验概率,运用Gibbs抽样得到了相应的后验模型.2.如前所提,最初在试验设计的数据分析中引入MCMC方法是源于需要同时分析复杂别名型式的设计中的主效应和交互效应.为讨论是否MCMC方法同样适用于其它类型的设计,我们在第四节中分别运用Gibbs抽样方法和逐步回归方法分析了非正规设计、正规设计、饱和设计以及超饱和设计.3.我们在运用Gibbs抽样进行模型搜索的过程中发现,当因子个数较多时,随机搜索的速度明显降低.我们模拟了两个例子,并将修改后的方法和现有方法的搜索结果进行了比较.虽然随机搜索的空间有所缩小,我们仍然得到了满意的搜索结果.4.Wu and Hamada(2002)中将Gibbs抽样方法运用到稳健参数设计的有序数据(Ordinal Data)的分析中.该文最后一部分讨论了采用非正规设计实施试验,引入变量δ,运用Gibbs抽样方法分析有序数据的情形.
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