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移动极值排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计 被引量:4
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作者 李如兵 宗凤喜 刘鹤飞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第6期38-42,共5页
文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差、真实值和对应估计值之间的均方根以及估计的效率,并... 文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差、真实值和对应估计值之间的均方根以及估计的效率,并把他们与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在移动极值排序集抽样下获得的估计结果更准确。 展开更多
关键词 移动极值排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 Q-对称熵损失函数 LINEX损失函数
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贝叶斯原理的不确定度评定方法比较 被引量:2
2
作者 姜瑞 陈晓怀 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第6期21-27,5,共7页
针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息,提高了测量不确定度评定... 针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息,提高了测量不确定度评定的可靠性。仿真实例表明:无信息先验方法没有将各组测量数据融合,其仿真结果波动最大;共轭先验方法仿真结果波动较大,经过多次数据融合逐渐趋于理论值;最大熵先验方法仿真结果波动较小,经过数据融合逐渐趋近于理论值。 展开更多
关键词 不确定度评定 贝叶斯原理 无信息先验 共轭先验 最大熵先验
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多响应线性回归模型Bayes最优设计的等价性定理 被引量:2
3
作者 汪倩菁 岳荣先 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2008年第3期229-233,共5页
讨论多响应线性回归模型的Bayes设计问题,给出回归参数的Bayes估计,并建立BayesZ-最优准则.在Z-最优准则下,得到了多响应线性回归模型的Bayes最优设计的等价性定理,并将其运用到LB-最优设计上.
关键词 多响应 共轭先验 Bayes信息阵 等价性定理
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删失下的指数分布的贝叶斯估计(英文) 被引量:2
4
作者 王立春 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期553-558,共6页
本文分别在Ⅱ型删失和随机删失下,表明了共轭先验下的指数分布的刻度参数的贝叶斯估计为具有如下形式的收缩估计(?)_(BE)=a■+bEθ,此处■为依赖样本θ的一个无偏估计且Eθ表示先验分布的期望。当采用平方损失函数时,a+b=1;如果用加权... 本文分别在Ⅱ型删失和随机删失下,表明了共轭先验下的指数分布的刻度参数的贝叶斯估计为具有如下形式的收缩估计(?)_(BE)=a■+bEθ,此处■为依赖样本θ的一个无偏估计且Eθ表示先验分布的期望。当采用平方损失函数时,a+b=1;如果用加权平方损失函数,则a+b<1。 展开更多
关键词 贝叶斯估计 收缩估计 损失函数 共轭先验
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基于Gibbs抽样门限自回归模型的参数估计 被引量:2
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作者 蒋捷 郑月晨 +1 位作者 周浩 张慧增 《杭州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第4期410-414,共5页
基于贝叶斯统计推断以及模型随机项的基本假设,通过门限自回归(TAR)模型各参数与总体的共轭先验分布,利用蒙特卡洛模拟(MCMC)算法和Gibbs抽样从各参数的后验分布抽样,用后验均值来估计TAR模型的待估参数.通过模拟实验进一步验证基于贝... 基于贝叶斯统计推断以及模型随机项的基本假设,通过门限自回归(TAR)模型各参数与总体的共轭先验分布,利用蒙特卡洛模拟(MCMC)算法和Gibbs抽样从各参数的后验分布抽样,用后验均值来估计TAR模型的待估参数.通过模拟实验进一步验证基于贝叶斯统计推断在TAR模型参数估计中的有效性. 展开更多
关键词 贝叶斯统计推断 TAR模型 共轭先验 蒙特卡洛模拟 GIBBS抽样
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排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计 被引量:1
6
作者 宗凤喜 李如兵 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第24期15-19,共5页
文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟... 文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在排续集抽样下获得的估计更有效。通过Monte Carlo模拟证明,在相同条件下,基于共轭先验分布得到的估计比基于Jeffreys先验得到的估计更有效。 展开更多
关键词 排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 Q-对称熵损失函数 LINEX损失函数
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增长曲线模型关于共轭先验的BAYES分析 被引量:1
7
作者 卢晶颖 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第1期6-9,共4页
从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。得到了参数τ和协方差Σ的边缘后验分布,并在此基础上给出τ的后验估计、估计域和Σ的后验估计。
关键词 增长曲线模型 贝叶斯分析 共轭先验 后验推断
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基于Normal-Gamma共轭先验优化因子分析的图像去噪算法
8
作者 邱燕玲 胡建明 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第12期237-242,共6页
采用传统因子分析(Fact Analysis,FA)模型进行噪声抑制时存在因子个数难以确定、噪声抑制后图像质量下降等问题,基于贝叶斯决策理论提出一种Normal-Gamma共轭先验优化FA模型的图像去噪算法,利用Normal-Gamma分布对FA加载因子和隐变量的... 采用传统因子分析(Fact Analysis,FA)模型进行噪声抑制时存在因子个数难以确定、噪声抑制后图像质量下降等问题,基于贝叶斯决策理论提出一种Normal-Gamma共轭先验优化FA模型的图像去噪算法,利用Normal-Gamma分布对FA加载因子和隐变量的概率分布建模,一方面对不适定噪声抑制问题正则化,另一方面提高模型的稀疏性,增加参数估计稳定性,采用变分贝叶斯期望最大(Variational Bayesian Expectation Maximum,VBEM)算法对模型求解,自动确定因子个数的同时提升噪声抑制性能。基于标准图像数据集的实验结果表明,所提算法在实现噪声抑制的同时较好地保留了图像的边缘和纹理等细节信息,并且能够明显提升低信噪比条件下的图像识别性能。 展开更多
关键词 图像去噪 分层贝叶斯 因子分析 共轭先验
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飞机电源系统的贝叶斯概率风险评估
9
作者 王燕飞 杨沐华 《吉林化工学院学报》 CAS 2023年第1期87-94,共8页
针对飞机电源系统,利用贝叶斯概率风险评估法(BPRA)分析系统失效的风险。建立贝叶斯(Ga-Exp)模型及共因失效组的贝叶斯(D-M)模型,以便获得5类部件失效率及各阶共因失效比例的贝叶斯估计值。根据α因子模型得到共因失效组中部件的失效率... 针对飞机电源系统,利用贝叶斯概率风险评估法(BPRA)分析系统失效的风险。建立贝叶斯(Ga-Exp)模型及共因失效组的贝叶斯(D-M)模型,以便获得5类部件失效率及各阶共因失效比例的贝叶斯估计值。根据α因子模型得到共因失效组中部件的失效率估计值。计算系统失效的贝叶斯风险概率值,定义部件失效对系统失效风险的敏感度为部件重要度指标。实证比较是否考虑共因失效的两种情况下,系统失效风险、共因失效组部件的重要度及5类部件重要度随着累积飞行时间变化的情况,验证了模型的有效性及考虑共因失效因素的必要性,为维护飞机安全运行的可靠性提供依据。 展开更多
关键词 贝叶斯概率风险评估 飞机电源系统 共因失效 共轭先验
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方差已知条件下平稳AR模型的贝叶斯分析
10
作者 傅霞 吕伟 郑春华 《河南科学》 2017年第5期689-695,共7页
当方差已知时,分别对无信息先验和共轭先验条件下的平稳AR(p)模型进行了贝叶斯分析,并给出了平稳AR(1)模型回归系数的贝叶斯估计和预报分布的解析式.结果表明,两种先验分布下,回归系数的后验分布均服从平稳域内的截断正态分布.无信息先... 当方差已知时,分别对无信息先验和共轭先验条件下的平稳AR(p)模型进行了贝叶斯分析,并给出了平稳AR(1)模型回归系数的贝叶斯估计和预报分布的解析式.结果表明,两种先验分布下,回归系数的后验分布均服从平稳域内的截断正态分布.无信息先验分布下,后验均值与经典OLS估计值一致;在共轭先验分布下,后验均值是先验均值和经典OLS估计值的加权平均. 展开更多
关键词 AR模型 贝叶斯分析 无信息先验 共轭先验 后验分布 预报分布
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融合加速退化和现场实测退化数据的剩余寿命预测方法 被引量:42
11
作者 王浩伟 徐廷学 赵建忠 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3350-3357,共8页
针对先验信息为加速退化数据的情况,提出了利用非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法。不预先假定Wiener过程参数值的分布类型,利用加速系数将加速应力下的参数值折算到工作应力水平下,进而使用Anderson-Darling方法... 针对先验信息为加速退化数据的情况,提出了利用非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法。不预先假定Wiener过程参数值的分布类型,利用加速系数将加速应力下的参数值折算到工作应力水平下,进而使用Anderson-Darling方法确定参数值的最优拟合分布类型。在对参数值进行折算时,根据周源泉提出的理论对Wiener过程参数与加速应力之间的关系进行了推导。参数估计时,通过极大似然法得到超参数的估计值,利用WinBUGS软件实现Markov Chain Monte Carlo仿真得到参数的后验均值。通过某型军用电连接器寿命预测实例验证了所提方法的实用价值和研究意义,结果表明本方法可有效解决先验信息为加速退化数据时进行剩余寿命预测的难题。 展开更多
关键词 剩余寿命 加速退化数据 非共轭先验分布 WIENER过程 加速系数
原文传递
EM算法在Wiener过程随机参数的超参数值估计中的应用 被引量:20
12
作者 徐廷学 王浩伟 张鑫 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期707-712,共6页
Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验... Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 可靠性 最大期望算法 WIENER过程 共轭先验分布 超参数
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基于随机参数Gamma过程的剩余寿命预测方法 被引量:19
13
作者 王浩伟 徐廷学 刘勇 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期699-704,762,共7页
为了提高剩余寿命预测的可信度,针对进行过加速老化试验的产品,提出利用Gamma过程参数的非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法.将加速老化数据作为先验信息,利用Gamma过程进行老化建模,通过加速因子获得形状参数在工... 为了提高剩余寿命预测的可信度,针对进行过加速老化试验的产品,提出利用Gamma过程参数的非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法.将加速老化数据作为先验信息,利用Gamma过程进行老化建模,通过加速因子获得形状参数在工作应力下的折算值,使用Anderson-Darling统计量确定随机参数的先验分布.将产品工作中的少量实测数据作为现场信息,利用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)仿真得到参数的后验均值.以某型导弹电连接器为例说明了该方法的研究意义和工程应用价值. 展开更多
关键词 剩余寿命 加速老化 非共轭先验分布 Gamma过程 加速因子
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负二项分布下参数的方差一致最小无偏估计及贝叶斯估计 被引量:6
14
作者 汤胜道 汪凤泉 《安庆师范学院学报(自然科学版)》 2003年第1期69-71,共3页
本文利用充分完全统计量,给出了负二项分布下,总体均值μ和参数P的方差一致最小的无偏估计(UMVUE),特别当r=1时,给出了方差σ2的UMVUE,然后,再利用共轭先验分布给出参数P的贝叶斯估计,并在特殊情形下,对两种估计进行了比较。
关键词 负二项分布 方差一致最小无偏估计 共轭先验分布 贝叶斯估计 参数估计 统计量
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Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法 被引量:7
15
作者 尹慧琳 杨筱菡 陆恒 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1234-1238,共5页
针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求... 针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优. 展开更多
关键词 Wiener过程性能退化模型 可靠性评估 BAYES估计 共轭先验分布 损失函数
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对称熵损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计 被引量:5
16
作者 任海平 《江西理工大学学报》 CAS 2010年第5期64-66,共3页
在对称熵损失函数下,研究Rayleigh分布参数的Bayes估计、经验Bayes估计以及可容许性问题,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.
关键词 Bayes和经验Bayes估计 对称熵损失函数 可容许性 共轭先验分布
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基于贝叶斯理论的可容许均值-方差投资组合优化研究
17
作者 张鹏 林晓妮 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2024年第3期527-540,共14页
传统M-V模型基于历史数据对预期收益和方差的估计存在不确定性,Bayes理论可以减少模型在参数估计上存在的不足。考虑可容许偏差、投资者的主观情绪偏好、交易成本、借贷约束等现实约束,本文构建基于贝叶斯理论的可容许均值-方差投资组... 传统M-V模型基于历史数据对预期收益和方差的估计存在不确定性,Bayes理论可以减少模型在参数估计上存在的不足。考虑可容许偏差、投资者的主观情绪偏好、交易成本、借贷约束等现实约束,本文构建基于贝叶斯理论的可容许均值-方差投资组合模型,并运用Bayes理论对模型的参数进行调整。该模型是凸规划问题,本文结合序列二次规划和不等式组旋转算法求解。在样本内,本文计算出不同乐观系数下的最优投资者组合的有效前沿并进行分析。在样本外,文章通过“滚动样本”的方法,将模型的夏普比率与等比例投资组合模型进行比较研究,验证了本文模型的投资效果。 展开更多
关键词 可容许M-V投资组合模型 Bayes理论 乐观系数 共轭先验分布 扩散先验分布
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一类分布族的损失函数和风险函数的Bayes推断 被引量:4
18
作者 任海平 王国富 王叶芳 《数学理论与应用》 2006年第2期88-90,共3页
本文考虑如下一类分布族:F(t)=[g(t)]θ,-∞A<t B,θ>0(1)其中g(t)是关于t单调递增的可微函数,且g(A)=0,g(B)=1.在共轭先验分布下研究了未知参数η=1θ的损失函数和风险函数的B ayes估计及其保守性质,并给出相应的B ayes估计的合... 本文考虑如下一类分布族:F(t)=[g(t)]θ,-∞A<t B,θ>0(1)其中g(t)是关于t单调递增的可微函数,且g(A)=0,g(B)=1.在共轭先验分布下研究了未知参数η=1θ的损失函数和风险函数的B ayes估计及其保守性质,并给出相应的B ayes估计的合理性. 展开更多
关键词 共轭先验分布 BAYES估计 损失函数 风险函数
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基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型 被引量:4
19
作者 杨颖涛 王跃钢 +1 位作者 邓卫强 徐洪涛 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1393-1396,1401,共5页
针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型,针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化... 针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型,针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性,仿真验证表明,模型分类效果较好,算法运行速度得以提高,也可应用于连续样本和多分类的情况,扩展了贝叶斯网络分类的应用范围。 展开更多
关键词 贝叶斯网 共轭先验分布 边际分布 模拟电路 故障诊断
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贝叶斯统计中共轭先验分布的教学研究
20
作者 孟祥斌 陈丽 《吉林省教育学院学报》 2024年第1期127-136,共10页
先验分布在贝叶斯统计中扮演着关键角色,而共轭先验则是其中最为重要的一种。学生对共轭先验分布的理解和掌握程度直接影响他们对贝叶斯统计方法的学习效果。目前的大多数教材通常是先介绍一些常见分布的共轭先验,然后再证明其共轭性质... 先验分布在贝叶斯统计中扮演着关键角色,而共轭先验则是其中最为重要的一种。学生对共轭先验分布的理解和掌握程度直接影响他们对贝叶斯统计方法的学习效果。目前的大多数教材通常是先介绍一些常见分布的共轭先验,然后再证明其共轭性质。然而,这种教学方法缺乏深度和灵活性。为了解决这个问题,本文提出在更广泛的指数族分布下,给出参数共轭先验的一般表达形式。接着,针对一些常见分布,通过从指数分布族结构推导出其待估参数的共轭先验,使得学生不仅能深刻理解共轭先验的本质,还能学到一种更为灵活的共轭先验选择策略。这种从一般到具体的教学方法有助于提高学生对贝叶斯统计的理解深度,并培养学生灵活运用共轭先验的能力。 展开更多
关键词 贝叶斯统计 共轭先验分布 指数分布族
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