【摘 要】
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隐半马尔科夫模型首次被Ferguson提出并应用于语音识别，之后又被广泛应用到其他领域，比如计算科学，气候学，经济学和计算生物学等.本文主要研究隐半马尔科夫链的贝叶斯估计. 本文将隐状态也作为参数，并利用MCMC方法对参数作贝叶斯估计.对于该模型，两个隐状态和三个及以上的隐状态之间有很多不同，因此需要对它们分别进行讨论.对于两个隐状态的情况，本文讨论了观测服从泊松分布和观测服从正态分布这两种情况
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隐半马尔科夫模型首次被Ferguson提出并应用于语音识别，之后又被广泛应用到其他领域，比如计算科学，气候学，经济学和计算生物学等.本文主要研究隐半马尔科夫链的贝叶斯估计.
本文将隐状态也作为参数，并利用MCMC方法对参数作贝叶斯估计.对于该模型，两个隐状态和三个及以上的隐状态之间有很多不同，因此需要对它们分别进行讨论.对于两个隐状态的情况，本文讨论了观测服从泊松分布和观测服从正态分布这两种情况下的MCMC估计;在三个隐状态时讨论了观测服从正态分布的MCMC估计.然后对这三种情况分别给出了详细的参数迭代公式和迭代算法.最后对这三种情况分别做了数值模拟分析.虽然本文只叙述了两个或三个隐状态的MCMC估计，但这些算法可以很自然地推广到三个以上隐状态的情形.
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