MCMC方法相关论文
贝叶斯非参数统计是一个相对年轻并且发展速度比较快的一个统计领域,它不仅产生了大量的理论成果,而且被广泛的应用到各种实质的领......
随着复杂系统的复杂程度不断提高,针对复杂系统的性能评估已经成为系统整体研发流程中的重要环节。由于复杂系统的研制周期长、试......
在当前全球各个经济周期相继结束进入萧条和繁荣的历史过程中,货币政策在制定宏观经济市场调控政策方面已经扮演了越来越重要的主......
为研究截断删失数据下瑞利分布多变点模型的参数估计问题,利用MCMC方法,通过筛选法添加部分缺损的寿命变量数据,得到了相对简单的......
随着数据时代的不断发展,非线性时间序列模型渐渐得到发展.对于许多经济数据,例如IBM股票市场价格和英镑的每周即期汇率等,非线性......
Tweedie复合泊松分布在流行病学、生物医学,精算科学等领域较为常见,随机效应模型可以用来研究重复测量数据和纵向数据而受到广泛......
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......
随着经济社会的快速发展,在产品种类日益丰富的今天,产品质量的优劣越来越受到人们的关注。因此,企业要想在愈发激烈的市场竞争中......
针对金融时间序列经常呈现时变、高峰、厚尾和波动集群的特性,为了准确刻画金融时间序列间的相依关系,准确度量金融资产时间序列的......
本文研究了广义非线性模型的Bayes统计诊断问题。首先,对广义非线性模型进行参数估计,提出从参数的条件后验分布中抽取观测值来估......
准确、高效地进行水文过程的模拟预测,对于水资源的保护与管理有着重要的意义。然而受多种因素的影响,水文模拟往往存在一定的不确......
近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像识别应用变得越来越普遍。停车场的车牌识别,小区门禁的人脸识别,手机的刷脸支......
油气田的勘探、开发的工作多是针对储层进行的,储层建模和随机反演方法也一直是工业界与学术界关注的热点问题。地质统计学建模依......
在时间序列分析中,门限自回归模型的研究一直备受关注,但大多数研究仅含有一个门限变量,这将限制其在实际数据分析中的适用性。在......
幂律分布现象普遍存在于现实生活中,众多网络行为数据的数理规律也反映出幂律分布的特性,作为复杂网络的基本特性之一,对其研究具......
在股票市场中,金融时间序列的波动通常是随着时间变化的,近年来,研究金融市场中波动率的变化特征已经成为了学者们关注的焦点。用......
当前,在实际工程中对于吹填土的加固处理方法以真空预压结合塑料垂直排水管(PVD)进行的固结处理为主流。但因吹填土含水率高的特点......
MCMC方法是一种求解高维非线性问题的有效手段,高能闪光图像重建问题就是一个典型的高维非线性反演问题。然而目前的大多数重建方......
设Ω是一个有限集,π是Ω上的一个概率测度,f是Ω上的实值函数。在很多实际问题中,往往需要计算Eπ(f)=∑x∈Ωf(x)π(x),但当Ω中......
利用气象雷达对各种气象参数进行采集是气象环境探测的重要方式,气象雷达发射电磁波,通过从回波中提取到的各类参量,进而判断电磁......
网络普及的人机交互环境下,信息搜索系统的学习使用中,尤其是年轻的新手用户更青睐在线形式的帮助学习,然而目前的系统帮助效果作......
该文主要包括:1.考虑了先验概率的选择是否影响后验模型的估计的问题.为此,我们模拟了一个真实模型,然后改变先验概率,运用Gibbs抽......
本文分别对SV模型和EGARCH模型在理论上和实证上进行对比分析研究。SV模型和在GARCH模型的基础上扩展成的EGARCH模型都能很好......
贝叶斯网络作为一种表示概率空间的模型,是对不确定问题模拟和推理的一种有效的工具,它利用一组随机变量之间的条件独立关系减少了......
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......
众所周知，金融时间序列存在着波动性问题.而且波动性的研究是描述金融市场性质的核心问题，因为资产收益的波动率是资本资产定价、风......
本文主要考虑了马氏链蒙特卡洛(MCMC)方法，主要是Metropolis和Gibbs算法。介绍了这些算法的过程，分析了马氏链的收敛性，讨论了MCMC方......
亲社会行为是指人们在社会交往过程中一切有助于社会和谐的行为及趋向。亲社会行为作为个体社会化的结果，是个体社会性行为的重要组......
随着金融市场的不断壮大与发展，对于风险的关注已经提到了一个前所未有的高度。而VaR理论又是目前国际上风险评价的主流方法，在衡量V......
目的探讨临床试验四格表资料Meta 分析的Bayes方法. 方法构建Meta分析的Bayes系统可交换模型,采用WinBUGS软件由Gibbs抽样的MCMC模......
室外空气干球温度、湿球温度与太阳辐射强度是研究空调设计负荷的三个重要室外气象参数,研究它们同时出现的极端情况对于空调负荷......
【摘要】对于我国黄金市场价格的研究方法多种多样，本文运用马尔科夫链蒙特卡罗方法（MCMC）、Gibbs抽样算法、标准随机波动模型（SV-N）对......
针对具有Markov区制转移的、波动均值状态相依的随机波动模型,基于贝叶斯分析,我们推导并给出了对区制转移随机波动模型的MCMC估计......
由于产品系统的复杂性和试验的高费用，并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本，因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要......
综合考虑波动率的尖峰厚尾性、杠杆效应等特点，作者提出了混合高斯AR—GJR—GARCH模型，并用基于Griddy-Gibbs抽样的MCMC方法对模型的......
该文提出运用MCMC方法,解决顾客满意度的Bayes模型中的数值计算问题。简要介绍了MCMC方法。运用顾客满意度的Bayes模型进行了实例......
摘要：目前主动Lamb波损伤检测方法大都基于健康状态下的参考信号以获取损伤散射信号，并采用确定性的方法进行损伤定位，在适用性方面受......
本文利用Gibbs抽样法求一阶双重时间序列模型的参数的估计.推出了模型中两个未知参数的Gibbs抽样迭代步骤,并对模型进行了模拟计算......
通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与M......
将经典传染病SEIR模型离散化,用MCMC方法动态描述传染病的传播过程,估计其中的参数,求出最终康复的人数,为实际研究工作提供理论依......
小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对两部分序列建立ARMA模型进行预测,并重构......
RFID设备固有的限制和环境噪声的影响,造成RFID原始数据的不确定性。为了估计RFID冗余数据中位置参数,提出了利用多阅读器观测到的......
利用传统参数估计方法对线性随机效应信度模型进行参数估计时,模型参数都是确定未知参数,需要利用样本数据进行估计,但这种参数估......
构建了随机加速寿命试验中Weibull分布下回归模型的似然函数。借助WinBUG软件利用Markov Chain Mirole Carlo原理对加速寿命试验中......
目的评估某型航天用车装焊复合加工装备在服役过程中的服役可靠性。方法首先分析装备常见的故障模式，统计装备在使用过程中的故障数......
波动性是金融市场中投资组合、资本资产定价和风险管理等理论的核心变量,是金融市场研究的一个核心问题。金融时间序列呈现出较大......
给出了一种新的非线性状态空间模型的MCMC方法--EHMM(Embedded Hidden MarkovModel)抽样法,运用该方法构造的Markov链的收敛速度比......
