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基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条件分布抽取样本,最后得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计.随机模拟结果显示用该方法估计各参数的效果较好.
基于MCMC算法的多元线性回归变点模型的贝叶斯估计
【摘 要】
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基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条
【机 构】
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新疆师范大学数学科学学院
【出 处】
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河南科学
【发表日期】
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2020年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(11801488),新疆师范大学重点实验室招标课题(XJNUSYS082019B05),新疆师范大学重点实验室项目(XJNUSYS082018A01),新疆师范大学教改工程项目(SDJG2018-46)
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