Computational Methods for Multiplicative Intensity Models Using Weighted Gamma Processes
Computational Methods for Multiplicative Intensity Models Using Weighted Gamma Processes
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使用加权伽玛过程的乘法强度模型的计算方法
DOI：
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Lancelot F. James
中科院分区：
文献类型：
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作者：
H. Ishwaran;Lancelot F. James
我们开发了一类贝叶斯非参数和半参数乘法强度模型的计算程序，将核混合空间加权伽玛措施。我们的方法的一个关键特征是，这些模型的后验分布的显式表达式与使用Dirichlet过程的贝叶斯分层模型的后验分布具有许多共同的结构特征。利用这一事实，沿着与加权伽玛过程的近似，我们表明，与一些照顾，可以适应有效的算法用于狄利克雷过程，这个设置。我们讨论阻塞吉布斯采样程序和波利亚瓮吉布斯采样器。我们说明我们的方法与应用比例风险模型，泊松空间回归模型，经常性事件，面板计数数据。
We develop computational procedures for a class of Bayesian nonparametric and semiparametric multiplicative intensity models incorporating kernel mixtures of spatial weighted gamma measures. A key feature of our approach is that explicit expressions for posterior distributions of these models share many common structural features with the posterior distributions of Bayesian hierarchical models using the Dirichlet process. Using this fact, along with an approximation for the weighted gamma process, we show that with some care, one can adapt efficient algorithms used for the Dirichlet process to this setting. We discuss blocked Gibbs sampling procedures and Pólya urn Gibbs samplers. We illustrate our methods with applications to proportional hazard models, Poisson spatial regression models, recurrent events, and panel count data.
DOI：
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发表时间：
1972
期刊：
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影响因子：
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作者：
D. Cox
通讯作者：
D. Cox