【摘 要】
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在数据缺失条件下,探讨贝叶斯推断法在AR（p）模型参数不确定性研究中的应用。根据Bayesian理论与Markov chain Monte Carlo（简称MCMC）法,在WinBUGS软件中搜索一个或更多数据缺失时
【机 构】
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新疆塔城水文水资源勘测局,中国水电顾问集团西北勘测设计研究院
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在数据缺失条件下,探讨贝叶斯推断法在AR（p）模型参数不确定性研究中的应用。根据Bayesian理论与Markov chain Monte Carlo（简称MCMC）法,在WinBUGS软件中搜索一个或更多数据缺失时AR（p）模型参数的后验状态空间。计算结果表明,贝叶斯推断法既能充分利用现有资料信息,又能考虑参数的不确定性,是一种AR（p）模型参数估计的有效方法。
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