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不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较
被引量：
5
1
作者
王晶
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005年第4期95-98,共4页
讨论了采用损失函数L2(θ,δ)=aθm(δ(x)-x)2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2*(θ,δ)=θ(δ(x)-x)2的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得...
讨论了采用损失函数L2(θ,δ)=aθm(δ(x)-x)2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2*(θ,δ)=θ(δ(x)-x)2的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得出了采用损失函数L2*(θ,δ)=θ(δ(x)-x)2进行Bayes估计较优的结论。
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关键词
损失函数
二项分布
Bayes风险
无信息先验分布
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职称材料
基于差分进化算法的正态分布均值变点检测
被引量：
1
2
作者
朱伟业成
金良琼
沈婷
《科技创新与应用》
2023年第2期25-31,共7页
变点是指从某个时刻开始,样本的分布或数字特征发生变化。该文研究已知变点个数条件下的正态分布序列均值变点位置的检测问题。根据贝叶斯理论,对变点参数和均值参数取无信息先验分布,得到变点位置的后验分布,为计算后验分布,应用差分...
变点是指从某个时刻开始,样本的分布或数字特征发生变化。该文研究已知变点个数条件下的正态分布序列均值变点位置的检测问题。根据贝叶斯理论,对变点参数和均值参数取无信息先验分布,得到变点位置的后验分布,为计算后验分布,应用差分进化算法(DE)和自适应差分进化算法(ADE)对后验分布进行研究,并进行数值模拟。实验结果表明,2种算法均能够快速有效地估计正态分布序列中均值变点的位置。其中,差分进化算法的估计效果较自适应差分进化算法更好。
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关键词
正态分布
无信息先验
变点
差分进化算法
贝叶斯方法
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职称材料
一种基于无信息先验下泊松分布变点的贝叶斯估计
3
作者
许婷
吴有富
张英雪
《遵义师范学院学报》
2022年第5期94-99,共6页
文章在Zhang等人讨论的确定无信息先验分布方法的基础上,基于“变换不变性”原则推导出了Poisson分布参数的无信息先验分布,并以此研究了Poisson分布尺度参数变点模型的参数估计问题,结合Poisson分布的单变点模型,分别利用极大似然方法...
文章在Zhang等人讨论的确定无信息先验分布方法的基础上,基于“变换不变性”原则推导出了Poisson分布参数的无信息先验分布,并以此研究了Poisson分布尺度参数变点模型的参数估计问题,结合Poisson分布的单变点模型,分别利用极大似然方法和贝叶斯方法进行研究,并使用R软件进行仿真模拟,模拟的结果表明,相比于极大似然方法,贝叶斯方法的估计值更加接近于真实值。并将此方法应用于英国煤灾事故数据集,实证分析的结果与前人研究的结果是基本一致的,证明用此先验分布对泊松分布变点问题进行研究是可行且精度较高的。
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关键词
POISSON分布
无信息先验分布
变点
贝叶斯方法
极大似然方法
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职称材料
污染数据回归分析的贝叶斯区间估计
4
作者
施露芳
刘次华
孟晓华
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006年第S1期212-216,共5页
本文研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计方法.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的后验置信区间及模型参数估计.
关键词
无信息先验分布
共轭先验分布
贝叶斯区间估计
污染数据
ε-代换类
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职称材料
污染数据线性回归模型的贝叶斯估计
5
作者
施露芳
杨姣仕
《黄冈师范学院学报》
2010年第3期91-94,共4页
本文研究线性回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计问题.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的贝叶斯区间估计及模型参数估计.
关键词
污染数据
无信息先验分布
共轭先验分布
代换类
贝叶斯区间估计
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职称材料
无信息先验下平稳AR(1)模型的贝叶斯推断
6
作者
傅霞
吕伟
赵景惠
《河南科学》
2017年第4期535-540,共6页
研究AR(1)时间序列模型在平稳条件下的贝叶斯推断理论,构造了模型自回归系数和尺度参数的无信息先验分布,推导得到了其后验分布、后验均值、众数、中位数、分位数和最大后验区间估计,最后对几组仿真数据进行了贝叶斯分析.
关键词
时间序列
AR(1)模型
无信息先验
后验分布
贝叶斯分析
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职称材料
无信息先验下几种不同Bayes估计的比较
被引量：
7
7
作者
陈宜辉
姜礼平
吴树和
《海军工程大学学报》
CAS
2001年第5期97-99,110,共4页
讨论了在二项分布场合关于成功率的不同无信息先验分布下的Bayes估计 。
关键词
Bayes风险
二项分布
无信息先验分布
估计
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职称材料
题名
不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较
被引量：
5
1
作者
王晶
刘福升
机构
山东农业大学信息科学与工程学院
山东科技大学信息科学与工程学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005年第4期95-98,共4页
文摘
讨论了采用损失函数L2(θ,δ)=aθm(δ(x)-x)2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2*(θ,δ)=θ(δ(x)-x)2的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得出了采用损失函数L2*(θ,δ)=θ(δ(x)-x)2进行Bayes估计较优的结论。
关键词
损失函数
二项分布
Bayes风险
无信息先验分布
Keywords
loss
function
binomial
distribution
Bayes
risk
non
-
informative
prior
distribution
分类号
O211.67 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于差分进化算法的正态分布均值变点检测
被引量：
1
2
作者
朱伟业成
金良琼
沈婷
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
出处
《科技创新与应用》
2023年第2期25-31,共7页
文摘
变点是指从某个时刻开始,样本的分布或数字特征发生变化。该文研究已知变点个数条件下的正态分布序列均值变点位置的检测问题。根据贝叶斯理论,对变点参数和均值参数取无信息先验分布,得到变点位置的后验分布,为计算后验分布,应用差分进化算法(DE)和自适应差分进化算法(ADE)对后验分布进行研究,并进行数值模拟。实验结果表明,2种算法均能够快速有效地估计正态分布序列中均值变点的位置。其中,差分进化算法的估计效果较自适应差分进化算法更好。
关键词
正态分布
无信息先验
变点
差分进化算法
贝叶斯方法
Keywords
normal
distribution
non
-
informative
prior
distribution
point
of
change
Differential
Evolution
Algorithm
Bayesian
method
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于无信息先验下泊松分布变点的贝叶斯估计
3
作者
许婷
吴有富
张英雪
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州交通职业技术学院
出处
《遵义师范学院学报》
2022年第5期94-99,共6页
基金
黔教科研发[2013]405号。
文摘
文章在Zhang等人讨论的确定无信息先验分布方法的基础上,基于“变换不变性”原则推导出了Poisson分布参数的无信息先验分布,并以此研究了Poisson分布尺度参数变点模型的参数估计问题,结合Poisson分布的单变点模型,分别利用极大似然方法和贝叶斯方法进行研究,并使用R软件进行仿真模拟,模拟的结果表明,相比于极大似然方法,贝叶斯方法的估计值更加接近于真实值。并将此方法应用于英国煤灾事故数据集,实证分析的结果与前人研究的结果是基本一致的,证明用此先验分布对泊松分布变点问题进行研究是可行且精度较高的。
关键词
POISSON分布
无信息先验分布
变点
贝叶斯方法
极大似然方法
Keywords
Poisson
distribution
non
-
informative
prior
distribution
change
point
Bayes
method
Maximum
likelihood
method
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
污染数据回归分析的贝叶斯区间估计
4
作者
施露芳
刘次华
孟晓华
机构
华中科技大学数学系
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006年第S1期212-216,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(10301011)
文摘
本文研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计方法.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的后验置信区间及模型参数估计.
关键词
无信息先验分布
共轭先验分布
贝叶斯区间估计
污染数据
ε-代换类
Keywords
non
-
informative
prior
distribution
Conjugate
prior
distribution
Bayes
interval
estimation
Contamination
data
ε-contamination
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
污染数据线性回归模型的贝叶斯估计
5
作者
施露芳
杨姣仕
机构
武汉科技大学城市学院
出处
《黄冈师范学院学报》
2010年第3期91-94,共4页
文摘
本文研究线性回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计问题.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的贝叶斯区间估计及模型参数估计.
关键词
污染数据
无信息先验分布
共轭先验分布
代换类
贝叶斯区间估计
Keywords
contamination
data
non
-
informative
prior
distribution
conjugate
prior
distribution
contamination
hayes
interval
estimation
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
无信息先验下平稳AR(1)模型的贝叶斯推断
6
作者
傅霞
吕伟
赵景惠
机构
陕西工业职业技术学院基础部
西安石油大学理学院
北京交通大学经济管理学院
出处
《河南科学》
2017年第4期535-540,共6页
基金
国家自然科学基金(11426175)
陕西工业职业技术学院科研项目(ZK14-27)
陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1578)
文摘
研究AR(1)时间序列模型在平稳条件下的贝叶斯推断理论,构造了模型自回归系数和尺度参数的无信息先验分布,推导得到了其后验分布、后验均值、众数、中位数、分位数和最大后验区间估计,最后对几组仿真数据进行了贝叶斯分析.
关键词
时间序列
AR(1)模型
无信息先验
后验分布
贝叶斯分析
Keywords
time
series
AR(1)model
non
-
informative
prior
posterior
distribution
Bayesian
analysis
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
无信息先验下几种不同Bayes估计的比较
被引量：
7
7
作者
陈宜辉
姜礼平
吴树和
机构
海军工程大学基础部
出处
《海军工程大学学报》
CAS
2001年第5期97-99,110,共4页
文摘
讨论了在二项分布场合关于成功率的不同无信息先验分布下的Bayes估计 。
关键词
Bayes风险
二项分布
无信息先验分布
估计
Keywords
Bayes
risk
binomial
distribution
non
informative
prior
distribution
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较
王晶
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005
5
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职称材料
2
基于差分进化算法的正态分布均值变点检测
朱伟业成
金良琼
沈婷
《科技创新与应用》
2023
1
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职称材料
3
一种基于无信息先验下泊松分布变点的贝叶斯估计
许婷
吴有富
张英雪
《遵义师范学院学报》
2022
0
下载PDF
职称材料
4
污染数据回归分析的贝叶斯区间估计
施露芳
刘次华
孟晓华
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006
0
下载PDF
职称材料
5
污染数据线性回归模型的贝叶斯估计
施露芳
杨姣仕
《黄冈师范学院学报》
2010
0
下载PDF
职称材料
6
无信息先验下平稳AR(1)模型的贝叶斯推断
傅霞
吕伟
赵景惠
《河南科学》
2017
0
下载PDF
职称材料
7
无信息先验下几种不同Bayes估计的比较
陈宜辉
姜礼平
吴树和
《海军工程大学学报》
CAS
2001
7
下载PDF
职称材料
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