对数正态多层贝叶斯模型的参数估计

为了更好地捕捉呈偏态分布数据的变化,提高统计推断的精确度,将对数正态多层先验分布的构造方法与贝叶斯定理结合建立了对数正态多层贝叶斯模型。利用Gibbs抽样算法对各未知参数进行贝叶斯估计,并对使用Gibbs算法所生成的迭代链进行收敛性诊断。随机模拟结果显示,在相对误差、均方误差(MSE)准则下,贝叶斯估计的效果较似然估计更优。最后,通过实证分析证明了所建立的模型是切实可行的。