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Posterior propriety in nonparametric mixed efects model

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2013年第3期28卷 369-378页

作者： XU An-cha TANG Yin-cai College of Mathematics and Information Science Wenzhou University School of Finance and Statistics East China Normal University

It is well known that spline smoothing estimator relates to the Bayesian estimate under partially informative normal prior. In this paper, we derive the conditions for the pro- priety of the posterior in the nonparametric mixed effects model under this class of partially informative normal prior for fixed effect with inverse gamma priors on the variance compo- nents and hierarchical priors for covariance matrix of random effect, then we explore the gibbs sampling.procedure.

关键词： nonparametric mixed effect model Bayesian spline smoothing gibbs sampling.

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