基于RJMCMC算法的Gamma分布形状参数多变点检测

首先建立Gamma分布形状参数多变点模型，给出该分布模型的似然函数，得到变点位置和形状参数的满条件分布。基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法确定该模型的变点个数，进一步利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对参数的满条件分布进行抽样，并利用贝叶斯估计方法得到变点位置和形状参数的估计值。仿真模拟和英国煤矿灾害实例均表明了RJMCMC算法结合MCMC算法对Gamma分布形状参数多变点检测的有效性。