广义极值回归模型下现状数据的贝叶斯估计

孙烨; 蒋京京; 王纯杰

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2021060907

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (01) : 82 -90. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021060907

广义极值回归模型下现状数据的贝叶斯估计

孙烨, 蒋京京, 王纯杰

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摘要

广义极值分布自提出以来就受到众多学者关注,它可以用于拟合某些寿命数据,在医学、工程和气象等领域应用很广泛。本文主要在区间删失I型数据,即现状数据下研究三参数广义极值模型的贝叶斯回归分析。基于广义极值分布的位置参数引入协变量,建立位置参数与生存时间的贝叶斯回归模型,并采用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC方法,从各个参数的后验分布中进行抽样,得到参数的估计值。利用R软件进行数值模拟,比较极大似然估计和贝叶斯估计在有限样本下的效果,结果表明参数生存回归模型拟合效果好,模拟结果显示贝叶斯估计优于极大似然估计。将该方法用于144只雄性RFM小鼠的肺肿瘤数据分析,得到一些分析结果。