MH算法相关论文
讨论响应变量带有不可忽略缺失数据的非线性均值方差模型的Bayes估计问题.缺失数据机制由logistic回归模型来指定,运用Gibbs抽样及......
针对数据不同质现象的广泛存在,将非线性结构方程模型推广到有限混合非线性结构方程模型,用EM算法进行估计,E步引入Gibbs抽样及MH......
数据的缺失是普遍存在的-经济学、教育学、社会学、心理学、行为学和生物医学等研究领域中普遍存在着缺失数据.研究怎样处理缺失数......
在教育学、社会学和生物医学等领域的研究数据中，总会不可避免的出现缺失数据。而数据的缺失往往会降低有效样本量，削弱检验统计量的......
加速寿命试验是一种极为有效而经济的寿命试验方法,其理论日趋成熟,在实践中开始得到应用和推行.文章给出了失效机理产生突变的Wei......
目的提出一种结合因子图的多目的地地图生成方法。方法首先,由用户选择多个感兴趣的目的地,系统根据相应规则自动地选择与目的地最......
非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型,包括了线性随机效应模型、非线性随机效应模型、广义线性随机效应模型和指......
霍夫森林随机场是近年提出的一种计算机视觉计算框架。文章介绍了基于霍夫森林随机场的图像分割方法,并对算法进行了软件仿真。在b......
为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC......
传统粒子滤波器（PF）算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题，导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF（SS......
在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染......
现代化的社会中,信息化和网络化已经是社会发展的必然方向,但随着广泛的应用网络技术的使用,人们越来越关注这些领域的安全性,所以......
本文对正态线性模型中存在不可忽略缺失数据时,如何使用贝叶斯方法对参数进行估计进行了探讨。并给出了相应的后验分布,介绍了相关......
针对数据不同质现象的广泛存在，将非线性结构方程模型推广到有限混合非线性结构方程模型，用EM算法进行估计，E步引入Gibbs抽样及MH算法......
依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟(MCMC),提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法,主要针对存在......
针对右删失数据,建立了部分线性模型.为避免过拟合现象,提出贝叶斯P-样条估计,并将之与B-样条方法进行比较.数值模拟验证了贝叶斯P......
基于贝叶斯方法对P-Ⅲ分布的参数进行估计时,为解决复杂高维积分问题并降低计算量,采用MCMC方法得到参数样本。结合实例,对MH算法......
贝叶斯方法中把待估参数作为随机变量,并给出待估参数先验信息.经验贝叶斯方法结合了贝叶斯学派与频率学派的不同特点,它将待估参......
Tweedie复合泊松回归模型在精算科学,环境科学等领域有广泛的应用.为了研究Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计,在模型中引入潜变......
文章对逆高斯回归模型进行贝叶斯统计分析,通过利用Gibbs抽样和MH算法得到模型参数的贝叶斯估计以及贝叶斯数据删除诊断统计量的计......
传统的Metropolis-Hastings（MH）算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演......
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法研究单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择问题。模拟研究的数值例......
非对称双指数跳跃扩散模型是由Kou提出的一种简单的跳跃扩散模型。该模型可以为资产收益的有偏尖峰特征和“波动微笑”提供解释,对......
本文对我国商业银行利率风险进行研究.选取上海同业拆借利率中具有代表性的隔夜拆借利率作为研究对象,通过建立贝叶斯AGARCH模型来......
研究了纵向数据下均值协方差模型的贝叶斯统计诊断。通过应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings (MH)算法相结合的混合算法获得模型......
研究了非线性测量误差模型的影响分析．首先把模型中有误差的不可观测的数据当作是缺失数据，接着用SA—MCMC算法得到了模型参数的最大......
文章比较研究了MH算法与Gibbs算法及其改进的优缺点,利用混合Gibbs算法可生成更复杂的分布随机数,如截断后验分布和混合后验分布,......
对数Birnbaum-Saunders(log-BS)回归模型在医学、工程等领域有广泛的应用,通常被用来描述患者的生存时间以及产品的寿命等,另外,在......
结构方程模型在心理学、医学、社会学和经济学等学科领域中应用广泛,它是研究潜变量(Latent variable)和显变量(Manifest variable......
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法对联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择问题进行研究。数值例子说明了该变量......
连续时间模型在金融领域中具有广泛的应用。随着国际国内金融市场的迅速发展,金融市场的波动也日益加剧,风险不断增大。对于金融市......
突发性传染病严重危害人类健康并阻碍着社会经济的发展.2003年爆发的严重急性呼吸系统综合症(简称SARS),2009年爆发的甲型H1N1和20......
在行为学、社会学、心理测量学以及经济管理等研究领域,经常会涉及到一些难以直接准确测量的变量,如智力、学习动机等因素,需要评......
非对称双指数跳跃扩散模型是由Kou提出的一种简单的跳跃扩散模型,但Kou在提出该模型的时候并没有对模型的参数进行估计,基于此,本......
非线性再生散度模型是指数族非线性模型、广义线性模型和正态非线性回归模型的推广和发展，唐年胜等人研究了该模型参数的极大似然估......
非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型,包括了广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等.由于它更能灵活......
