多元比例响应数据具有有界性、归一性以及分量取值稀疏性等特点。本文在多项分布拟似然框架下基于贝叶斯方法研究多元比例数据的估计及其推断问题。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量,得到了易于后验抽样的Gibbs抽样算法。新方法具有估计稳健性、计算量小、推断效率高等特点,且不需要事先对响应数据作近似或变换。大量的数值模拟分析和两个实例分析验证了所提方法的有效性。
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