Metropolis-Hastings算法相关论文
半连续纵向数据在流行病学、经济学、社会学等诸多领域较为常见,而半连续纵向数据混合效应的联合模型越来越受到学界的关注,这种联......
为研究截断删失数据下瑞利分布多变点模型的参数估计问题,利用MCMC方法,通过筛选法添加部分缺损的寿命变量数据,得到了相对简单的......
本文研究了概率图模型的最优匹配问题,提出了一种在给定数据样本的条件下选取此样本的最优模型的新方法.利用计算代数的工具,通过......
游客满意度是休闲渔业景区制定管理决策的重要参考信息。通过探究游览过程中游客对各单一维度的满意程度与旅游总满意度之间的关系......
随着我国铁路网的不断完善,长距离铁路列车不断增多,夕发朝至动车组列车的需求也日益增大。由于铁路列车白天行车密度大,目前我国......
在股票市场中,金融时间序列的波动通常是随着时间变化的,近年来,研究金融市场中波动率的变化特征已经成为了学者们关注的焦点。用......
以地质统计学为基础、以测井资料为条件数据的地震随机反演方法的分辨率高于常规确定性反演,因此迅速得到广泛应用,但是提高计算效......
针对利用GUM及系列文件进行不确定度评估时对某个概率分布较为复杂的影响量抽样的问题,介绍了马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC)在其中的......
本文研究了带有测量误差的Wiener退化模型的客观Bayes分析.对于该退化模型,利用重参数化导出了Jeffreys先验和reference先验,从理......
水文过程受众多自然和人为因素影响,决定了其变化的极端复杂性,表现为确定性的动态规律与不确定性的统计规律共存。开展水文系统的......
本文引入人工智能领域的遗传算法,对遗传算法应用于格点量子色动力学数据拟合的可行性进行了探索。采用bootstrap的方法进行标准差......
缺失数据在社会学、经济学、心理学和生物医学等实际研究领域中都是普遍存在的。缺失数据的影响显而易见，它不仅可能造成估计量的偏......
电容层析成像(ECT)是一种可获取封闭区域内介质分布图像的过程成像技术,它具有非侵入性、适用范围广、价格低廉等优点,因此在多种......
马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法是从统计科学发展而来的、可以提供理论上的最优性能、计算量较低的一种非常......
在多种无信息先验下,将Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法混合的方法和重要抽样法应用于幂律过程强度函数的Bayesian预测分析,简......
对缺损的寿命变量数据进行添加,得到了带有不完全信息截尾实验下的指数分布的完全似然函数,并给出了其变点的位置和其他参数的满条......
因子分析法作为多元统计分析的一种重要的分析技术,在数据降维方面占据着重要地位,但传统的因子分析模型假设因子服从正态分布,这......
基于改进的Cholesky分解,研究分析了纵向数据下半参数联合均值协方差模型的贝叶斯估计和贝叶斯统计诊断,其中非参数部分采用B样条......
湍流Schmidt数是湍流传质过程中的关键控制参数,为了准确识别输运过程的湍流Schmidt数,提出基于Metropolis-Hastings算法和有限单......
本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法.通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题,并利用Metropoli......
本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCM......
贝叶斯学派是不同于经典数理统计的一个重要学派，其发展的贝叶斯统计方法在现代科学的许多领域已有着广泛的应用。探讨了贝叶斯统计......
通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与M......
基于方差建模研究了变系数异方差模型的贝叶斯估计和异常点识别,其中非参数部分采用B样条逼近。主要通过应用Gibbs抽样和Metropoli......
给出了一种新的非线性状态空间模型的MCMC方法--EHMM(Embedded Hidden MarkovModel)抽样法,运用该方法构造的Markov链的收敛速度比......
根据某商场内累计逛街总人数,建立具有周期单变点的Poisson过程模型,研究周期等参数的满条件分布,并分别在绝对损失和平方损失作为......
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下伽玛分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibb......
通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件......
对于海军舰队而言,反舰导弹是最主要的威胁之一,如何提高舰队对反舰导弹的防御能力已成为当今电子战研究热点。预测反舰导弹辐射源......
利用逆变换法添加缺损的寿命数据,获得了带有不完全信息随机截尾试验下韦布尔分布的完全数据似然函数。得到了变点位置参数等未知......
主要利用MCMC方法研究了左截断右删失数据下指数分布多变点模型的参数估计问题.通过筛选法和逆变换法得到了指数分布的完全数据,在......
通过添加部分缺失寿命变量数据，得到了删失截断情形下失效率变点模型相对简单的似然函数。讨论了所添加缺失数据变量的概率分布和随......
在温排水等涉及热交换的环境水力学研究中,湍流普朗特（Prandtl,简称Pr）数是控制温度的主要参数。对于一个特定的问题,传统湍流Pr数的......
利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布......
将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测......
普通Monte Carlo方法通过随机模拟为一些复杂积分的计算提供了便利,但是当碰到不容易直接采样的时候,将马尔可夫链的概念引入到采......
通过添加缺失的寿命变量数据，得到了删失截断情形下Weibull分布多变点模型的完全数据似然函数，研究了变点位置参数和形状参数以及尺......
针对α稳定分布参数估计问题，提出了一种基于MCMC动态模拟的参数估计方法。该方法根据贝叶斯理论建立在α稳定分布层次模型的基础上......
流行病是由寄生物所引起的,能在人群中相互传播的疾病。它能使很多人在一定时间降低或丧失劳动能力,造成部分人的终生残废或死亡,......
通过添加缺损的寿命数据，得到了带有不完全信息随机截尾试验下对数正态分布多变点模型的完全数据似然函数。利用MCMC方法对各参数的......
利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛......
针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）、逆合成孔径雷达（inverse SAR,ISAR）等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨......
通过引入潜在变量,利用正态分布的重要性质得到了维纳过程单变点模型比较简单的似然函数.结合Metropolis-Hastings算法对参数进行G......
本文基于非对称指数幂分布(AEPD),采用MCMC中的M-H算法进行贝叶斯参数估计,针对后验密度的复杂性,采取随机游走链的建议分布为中心......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
MCMC算法在近10年来越来越受到统计界与计量经济界的广泛重视，自从Chib和Greenberg(1994)开创性地提出了对ARMA模型的MCMC算法后，国......
为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识......
