为什么在COX模型的贝叶斯估计要利用马尔可夫链迭代法
时间: 2024-05-28 18:13:10 浏览: 251
COX模型的贝叶斯估计需要利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行求解,主要原因是COX模型中的随机效应项通常是无法直接求解的,而MCMC方法可以通过构建一个马尔可夫链,以随机游走的方式在参数空间中进行采样,最终得到参数的后验分布。在COX模型的贝叶斯估计中,常用的MCMC方法包括Metropolis-Hastings算法、Gibbs抽样算法等等,这些算法都是基于马尔可夫链的迭代过程实现的。因此,利用马尔可夫链迭代法可以有效地解决COX模型中的贝叶斯估计问题。
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