【摘 要】
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我国现阶段城市化的日益发展,使城市空气质量的宏观调控面临越来越大的压力。本文建立了关于空气质量的似乎不相关(SUR)模型,采用Jeffreys’s的不变先验分析直接蒙特卡罗(DMC
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我国现阶段城市化的日益发展,使城市空气质量的宏观调控面临越来越大的压力。本文建立了关于空气质量的似乎不相关(SUR)模型,采用Jeffreys’s的不变先验分析直接蒙特卡罗(DMC)方法,计算各参数的贝叶斯后验密度和未来值的预测密度。对中国厦门市区三项污染指标及四项外部驱动因素的数据进行实证分析,并将其与贝叶斯分层模型得出的结果进行比较。
The current development of urbanization in our country is facing more and more pressure on macroeconomic regulation and control of urban air quality. This paper establishes a seemingly unrelated (SUR) model of air quality using Jeffreys’s constant a priori analysis of the direct Monte Carlo (DMC) method to calculate the Bayesian posterior density for each parameter and the predicted density for future values. The data of three pollution indicators and four external drivers in Xiamen urban area of China were empirically analyzed and compared with the results of the Bayesian stratification model.
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