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1.
熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计 总被引:13,自引:0,他引:13
研究在熵损失函数下,巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并且给出Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。 相似文献
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研究了基于最大似然估计、贝叶斯估计与EM算法的贝叶斯网的参数学习.选取上市公司的10个股票财务变量构建贝叶斯网络,利用创建好的贝叶斯网络进行统计推断.对比最大似然估计和贝叶斯估计得到的参数值并展示EM算法不同迭代次数时的指数似然值,把EM算法得到的CPT表和最大似然估计的值相比较,对比较得到的结果进行归纳与分析.为基于不同算法的贝叶斯网络的参数学习提供了实证分析. 相似文献
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研究了关于单方程计量经济模型的贝叶斯统计推断问题,即根据样本似然函数的形式构造出未知参数的先验分布,选取正态-Gamma分布为先验分布,对后验分布进行统计推断.最后推导了未知参数在二次损失函数下的贝叶斯估计. 相似文献
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对称熵损失下指数分布的参数估计 总被引:17,自引:0,他引:17
研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Bayes估计,并讨论了(cT+d)^-1形式估计的可容话性与不可容许性。 相似文献
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在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的. 相似文献
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利用贝叶斯方法研究了k阶Erlang分布参数单变点模型,得到该分布的似然函数.利用Fisher信息矩阵选取无信息先验分布,从而得到每个参数的满条件分布.使用Gibbs抽样与M-H算法相结合的MCMC方法对各参数进行随机模拟得到贝叶斯估计.模拟结果表明,各参数的估计值的精度在较高水平上都是有效的. 相似文献
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熵损失下Poisson分布参数倒数的估计 总被引:6,自引:0,他引:6
研究在熵损失函数下,Poisson分布参数倒数的估计,得出在熵损失下,「cT(X)+d」^-1形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件。 相似文献