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在以往关于模型选择的研究中,一般都是先假定选定一个模型,然后对由此模型确定的分布族进行比较,求出最优的分布函数和数值特征,忽略了模型本身的不确定性.介绍了Bayes方法在模型选择中的方法及应用,举例说明了用Bayes方法选择模型,不仅能够减小模型选择中模型不确定性的影响,而且可以根据实际情况和问题认识程度的深化,对模型进行扩展.