【摘 要】
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本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数.运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然,
【机 构】
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长春工业大学数学与统计学院,吉林长春130012
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本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数.运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然,贝叶斯估计与B-J估计和经验似然在有限样本下的表现.结果 展示出贝叶斯经验似然优于贝叶斯估计,B-J估计和经验似然.最后将贝叶斯经验似然应用于一个医疗数据,得到了模型参数更小的可信区间.
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