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51.
基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。 相似文献
52.
病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息,如孟德尔遗传、母亲环境因子(协变量)在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性,从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设,则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率,但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权,得到了两个经验贝叶斯(empirical Bayes,EB)估计量,这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性,并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。 相似文献
53.
54.
55.
分类是数据挖掘领域研究的热点,产生式与判别式是数据挖掘中两种不同的分类模型。产生式模型具有通用性、灵活性及清晰的分层结构,学习得到的模型很容易满足模型解释要求;判别式模型没有明显的对系统中变量的基本分布建模的企图,仅仅对输入到输出之间映射的最优化感兴趣,可以提供更好的分类性能。从准确率、建模时间及渐进误差等方面对产生式与判别式分类方法进行了分析与比较,为研究人员在分类模型的选择上提供了参考。 相似文献
56.
针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,在此基础上,应用贝叶斯判别决策理论,建立了深水油藏分类评价的定量判别关系,对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明,应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的,该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面,分类结果更为明显,对于深水油田的开发具有一定的指导意义。 相似文献
57.
从信息安全事件的概率分布规律出发,根据泊松分布的基本特征,通过数学证明了信息安全事件发生频数服从泊松分布,并采用国家互联网应急中心(CNCERT/CC)统计数据验证了这一理论结果.在此基础上,基于贝叶斯定理,建立了泊松分布下的信息安全事件概率计算模型.根据泊松分布的概率质量函数,计算了信息安全事件发生频数的先验概率分布;通过构建似然函数调整先验概率分布,得到信息安全事件发生频数后验概率分布;最后,采用CNCERT/CC统计数据验证了该模型的可行性和有效性. 相似文献
58.
为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM(1,1)模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM(1,1)—贝叶斯正则化神经网络组合预测模型,以中国全要素生产率预测为例,验证了模型的有效性和实用性,为研究全要素生产率开辟了新的思路. 相似文献
59.
针对海上编队通信链路威胁估计涉及因素多、知识表示与推理存在不确定性等问题,分析了海上编队通信链路威胁要素,依据要素间因果关系建立了通信链路威胁估计的混合动态贝叶斯网络(DBN)模型,提出了混合DBN模型中连续型网络节点变量的学习方法。仿真分析证实了该方法的有效性和可操作性。 相似文献
60.
在基于贝叶斯网络的遥感参数反演模型中引入虚拟节点,提出不确定性知识表示与知识更新方法,推导了遥感反演中的参数后验信息更新公式.用北京顺义遥感实验的多尺度数据对冬小麦的叶面积指数和叶绿素面质量进行反演计算,验证了多知识源反演过程中不确定性知识对参数后验分布概率的调整模式. 相似文献