【摘 要】
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利用近似贝叶斯序贯蒙特卡洛(ABC-SMC)回归算法给出了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计.首先采用前p阶样本自协方差函数作为统计量,对具有观测噪声的AR(p)模型参数后验分布进行ABC-SMC抽样;然后利用回归模型对抽样进行调整,从而得到参数后验分布的样本;最后通过数值模拟,与ABC算法、ABC-SMC算法进行了比较.模拟结果表明,所提出的ABC-SMC回归算法显著提高了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计精度.
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LQ18A010007),国家自然科学基金项目(11901145).
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利用近似贝叶斯序贯蒙特卡洛(ABC-SMC)回归算法给出了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计.首先采用前p阶样本自协方差函数作为统计量,对具有观测噪声的AR(p)模型参数后验分布进行ABC-SMC抽样;然后利用回归模型对抽样进行调整,从而得到参数后验分布的样本;最后通过数值模拟,与ABC算法、ABC-SMC算法进行了比较.模拟结果表明,所提出的ABC-SMC回归算法显著提高了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计精度.
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