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1.
通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步骤.把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
2.
通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出了变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.详细介绍了MCMC方法的实施步骤.得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
3.
通过添加缺损的寿命变量数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下负二项分布的完全数据似然函数.给出了变点位置和其他参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.详细介绍了MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
4.
通过添加缺损的寿命变量数据得到了IIRCT下二项分布的完全数据似然函数,给出了变点位置和其它参数的满条件分布。利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样。详细介绍了MCMC方法的实施步骤。得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计。随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。 相似文献
5.
通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,进行随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
6.
首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
7.
何朝兵 《四川师范大学学报(自然科学版)》2015,(3):398-403
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下伽玛分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 相似文献
8.
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。 相似文献
9.
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。
相似文献
相似文献
10.
首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变
点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参
数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶
斯估计的精度都较高. 相似文献
11.
首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明参数贝叶斯估计的精度较高. 相似文献
12.
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2015,(11)
为研究截断删失数据下瑞利分布多变点模型的参数估计问题,利用MCMC方法,通过筛选法添加部分缺损的寿命变量数据,得到了相对简单的似然函数.在获得变点位置和其它参数的满条件分布后,利用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.按照MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高. 相似文献
13.
《杭州师范大学学报(自然科学版)》2020,(4)
基于贝叶斯统计推断以及模型随机项的基本假设,通过门限自回归(TAR)模型各参数与总体的共轭先验分布,利用蒙特卡洛模拟(MCMC)算法和Gibbs抽样从各参数的后验分布抽样,用后验均值来估计TAR模型的待估参数.通过模拟实验进一步验证基于贝叶斯统计推断在TAR模型参数估计中的有效性. 相似文献
14.
《西北师范大学学报(自然科学版)》2015,(5)
通过添加缺损的寿命数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下对数正态分布多变点模型的完全数据似然函数.利用MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度较高. 相似文献
15.
《南京师大学报(自然科学版)》2016,(4)
利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛选法和Metropolis-Hastings算法对参数进行抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高. 相似文献
16.
针对贝叶斯长记忆随机波动模型的单步Gibbs抽样算法效率低下的问题,通过对模型在状态空间框架下的近似表示,将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,同时在贝叶斯框架下分析了模型参数的满条件后验分布,设计出Gibbs联合抽样算法.更进一步,在对模型进行参数估计的基础上,提出波动变量的向前多步预报分布的估计方法.模... 相似文献
17.
主要利用MCMC方法研究了左截断右删失数据下指数分布多变点模型的参数估计问题.通过筛选法和逆变换法得到了指数分布的完全数据,在获得各参数的满条件分布后,利用MCMC方法得到了Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高. 相似文献
18.
通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度. 相似文献
19.
20.
针对广义非线性模型的参数估计问题,提出了从参数的条件后验分布中抽取观测值来估计参数值的Bayes估计法.利用贝叶斯统计分析中蒙特卡洛抽样方法中的M-H算法和Gibbs抽样算法相结合的混合算法进行分析,通过参数的条件后验分布抽取出每次迭代时的参数值,并利用参数的样本路径图和均值遍历图验证迭代时马尔科夫链的收敛性;计算马尔科夫链达到收敛后参数的后验均值得到参数的Bayes估计;通过对产品销售数据的实证分析,比较Bayes估计和极大似然估计的偏差,验证M-H算法和Gibbs抽样算法在对广义非线性模型的参数进行Bayes估计时的简洁性、有效性以及可行性. 相似文献