共轭先验相关论文
门限自回归(TAR)模型是一类典型的非线性时间序列模型,它在自回归(AR)模型的基础上增加了额外的约束条件,其本质就是对一类非线性......
为了提高OD矩阵的估计精度,提出了一种基于贝叶斯方法的分层优化OD矩阵估计模型,该模型将OD矩阵估计分为三个最优化问题:(1)Wardro......
文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了 Pareto分布形状参......
从BAYES观点利用共轭先验考查了具有Rao简单结构的增长曲线模型，得到了参数的边缘后验分布，并在此基础上给出了后验估计．该结果表明，共......
讨论多响应线性回归模型的Bayes设计问题，给出回归参数的Bayes估计，并建立BayesZ-最优准则，在Z-最优准则下，得到了多响应线性回归模型......
贝叶斯学习是机器学习研究的一个重要方向，它是以贝叶斯定理为基础，基于已知的概率分布和观察到的数据，并结合先验知识进行推理，作出最......
隐马氏模型（HMM）的参数估计是隐马氏模型各种应用的关键.经典的Baum-Welch算法容易陷入局部最优,对初始参数的要求苛刻.HMM参数估计......
从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。得到了参数τ和协方∑的边缘后验分布，并在此基础上给出τ的后验估计、估计域和∑的......
本文分别在Ⅱ型删失和随机删失下，表明了共轭先验下的指数分布的刻度参数的贝叶斯估计为具有如下形式的收缩估计如θ^BE = αθ^ ＋b，......
提出了一种利用共轭先验信息的零前缀（ Zero Padding, ZP）正交频分复用（ Orthogonal Fre-quency Division Multiplexing, OFDM）系统信......
基于贝叶斯统计推断以及模型随机项的基本假设,通过门限自回归(TAR)模型各参数与总体的共轭先验分布,利用蒙特卡洛模拟(MCMC)算法......
当方差已知时,分别对无信息先验和共轭先验条件下的平稳AR（p）模型进行了贝叶斯分析,并给出了平稳AR（1）模型回归系数的贝叶斯估计和预报......
利用道路交叉口电警卡口采集的过车数据,计算路段的平均旅行时间.针对实际应用场景,本文提出了一种基于指数加权平均和贝叶斯共轭......
文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估......
针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布......
在实际生产中，总体分布参数通常未知，传统的统计过程控制运用最大似然估计对分布参数进行估计。在多品种小批量生产的情况下，针对传统......
近年来,国外关于隐性马尔可夫模型(HMM)在金融和经济领域的应用越来越多。在国内,与隐性马尔可夫模型在金融领域应用相关的文献却......
