GIBBS抽样器相关论文
本文建议一个完全基于抽样的Bayes方法,来分析弹性网分位数回归模型.由于正则化系数的全条件后验中含有无解析表达式的因子,原先的......
该文系统地研究了双线性时间序列模型,包括其概率结构和统计推断两个大的方面.全文共分七章.第一章,绪言,解释了研究非线性时间序......
可分离的下三角双线性模型是一类既具有广泛性又具有良好概率结构的双线性模型，简记为”SLTBL模型”.本文采用Bayes方法对可分离的......
如果一个个体被分到了不是其真实状态的类中，就产生了误分类。通常可用双重抽样的方法来估计误分类的概率。我们用含潜在变量的Baye......
变点检测是统计学研究的热点课题之一，有很多学者对正态回归模型的变点检测研究做出了不少成果.t回归模型是正态线性回归模型的推广......
马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法是从统计科学发展而来的、可以提供理论上的最优性能、计算量较低的一种非常......
研究了线性支出系统的贝叶斯估计,提出了似然函数的三种等价形式,在条件共轭先验的假设下,推导了该系统贝叶斯估计的Gibbs抽样器,......
利用Markov chain Monte Carlo技术对可分离的下三角双线性模型进行Bayes分析．由于参数联合后验密度的复杂性，我们导出了所有的条件......
隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,......
半连续数据在经济和社会科学调查中普遍存在.在分析该类数据时,经典两部分回归模型经常被用来刻画协变量对响应变量可变性的影响.......
提出大型电力系统可靠性评估的一种新的蒙特卡洛模拟方法—马尔可夫链蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo,MCMC)。MCMC方法是......
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