利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法估计Logistic回归模型中的参数,就是要构造一个以参数的后验分布为其平稳分布的非周期不可约的马尔可夫链,然后用该平稳分布中抽出的样本点计算蒙特卡罗积分。上述理论方法可以解决实验样本数据由于存在定和约束和多重共线性、在进行经典的logistic回归建模时的困难问题。基于此方法,研究了丁酸梭菌株对于给定辐照区间剂量的应答趋势,用模型挖掘数据所隐含的内在信息并导出了Logistic回归模型参数的贝叶斯框架下的50%,90%,95%和99%的置信区间。结果表明,运用Logistic与马尔可夫链耦合模型在有关给定辐射剂量对于微生物作用效果问题的logistic回归建模中具有较大的科学性与很好的使用性,从而可以为辐照诱变处理微生物制定辐照剂量区提供理论支持和回归技术借鉴。
