دراسة محاكاة مقارنة بين التقدير البايزي والأساليب التقليدية لتقدير نقاط التغيير غير المعروفة

الغرض الرئيسي من هذه الدراسة هو تقييم أداء نهج بايزي لتقدير نقاط التغيير غير المعروفة باستخدام محاكاة مونت كارلو. تم تقديم نماذج مختلطة من نقاط التغيير غير المعروفة أحادية وثنائية المتغيرات، وتم مناقشة الفكرة الأساسية للنهج البايزي لتقدير النماذج. تم تقييم أداء التقدير البايزي باستخدام دراسات محاكاة لبيانات طولية بحجم عينات مختلف، وقيم نقاط تغيير متباينة، ومستويات مختلفة من تباينات المستوى الأول، ونتائج أحادية مقابل ثنائية المتغيرات. مقارنة النتائج الرقمية أداء الأساليب البايزية بطريقة توسع تايلور من الدرجة الأولى وطريقة quadrature Gaussian التكيفية المطبقة في SAS PROC NLMIXED. أظهرت نتائج هذه المحاكاة أن طريقة توسع تايلور من الدرجة الأولى وطريقة quadrature Gaussian التكيفية كانت حساسة للقيم الأولية، مما جعل النتائج غير موثوقة إلى حد ما. على النقيض من ذلك، أظهرت نتائج هذه المحاكاة أن التقدير البايزي لم يكن حساسًا للقيم الأولية وأن معلمات التأثيرات الثابتة وتباين المستوى الأول يمكن تقديرها بدقة في جميع الظروف. كانت إحدى المخاوف هي أن تقديرات معلمات التباين من المستوى الثاني كانت تعتبر متحيزة عندما كان تباين المستوى الأول كبيرًا في النموذج الثنائي المتغيرات. ومع ذلك، وبشكل عام، أثبت النهج البايزي الجديد لتقدير نقاط التحول في البيانات الطولية أنه قوي جدًا ومفيد عمليًا.