本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数。运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务。模拟研究比较了贝叶斯经验似然,贝叶斯估计与B-J估计和经验似然在有限样本下的表现。结果展示出贝叶斯经验似然优于贝叶斯估计,B-J估计和经验似然。最后将贝叶斯经验似然应用于一个医疗数据,得到了模型参数更小的可信区间。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
