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左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计
引用本文:
何朝兵,刘华文.左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(4):507-513.
作者姓名:
何朝兵
刘华文
作者单位:
安阳师范学院数学与统计学院,河南 安阳 455000;山东大学数学学院,山东 济南 250100
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61174099);河南省教育厅自然科学基金资助项目(2011B110001)
摘 要:
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.
关 键 词:
完全数据似然函数
满条件分布
MCMC方法
Gibbs抽样
Metropolis-Hastings算法
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