多分类计数数据的回归建模及其贝叶斯推断

摘要

本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的“Spike-and-Slab”先验,得到了Gibbs后验抽样算法。数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性。