|
|||||
|
|
| Bayes DLM 递推方程中未知参数分布假定的理论证明 | |
| 引用本文： | 崔晓瑜,刘福升. Bayes DLM 递推方程中未知参数分布假定的理论证明[J]. 山东科技大学学报(自然科学版), 1998, 0(1) |
| 作者姓名： | 崔晓瑜 刘福升 |
| 摘 要： | 贝叶斯动态线性模型（简称为ＢａｙｅｓＤＬＭ）是一种特殊的预测方法，它以一个动态方程组和先验信息为基础，通过一组递推修正方程预测指标的变化情况。本文给出递推修正方程的一个假定前提的理论证明，从而说明ＢａｙｅｓＤＬＭ的合理性和严密性 |
| 关 键 词： | 贝叶斯动态线性模型；充分统计量；共轭分布族，逆Gamma分布族；逆维希特分布族 |
Theoretical Proof of the Distribution Assumption of Unknown Parameters in Bayes DLM Recurrence Equations |
|
| Affiliation: | Dept.of Appl. Math. & Software Eng. |
| Abstract: | |
| Keywords: | Bayes dynamic linear model sufficient statistical quantity conjugate distribution family lnverse gamma distribution family lnverse wishart distribution family |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |