线性模型变点问题的贝叶斯分析

摘要

本文主要讨论了变点的先验分布为beta-binomial分布和Ibrahim等(2003)提出的幂型先验的条件下,有一个变点的线性模型的贝叶斯统计推断问题,并且我们假定变点两边的观测值的方差是相等的.我们得到变点、回归系数、共同方差的后要分布的显示表达式.本论文不仅把Ferrira (1975)论文从变点先验分布服从离散均匀分布推广到了更好描述变点的形状的beta-binomial分布,而且进一步将变点的先验分布推广到包含的历史信息的幂型先验.当变点的先验分布为beta-binomial分布和幂型先验时,模拟结果显示了贝叶斯方法具有更高的准确性.