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基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别
基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别
来源 :统计研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fubaoran
【摘 要】
:
本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据
【作 者】
:
王康宁
汪四水
【机 构】
:
重庆文理学院,苏州大学
【出 处】
:
统计研究
【发表日期】
:
2012年1期
【关键词】
:
隐变量
Gibbs抽样
自变量选择
异常点识别
多值序次数据
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本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。
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