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[期刊] 统计与决策
[作者]
章溢 龚海林
在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征。由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度。文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章溢 龚海林
在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征。由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度。文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张良超 温利民
文章针对双参数指数分布，讨论了其尺度参数的参数估计问题：建立了尺度参数的贝叶斯模型，定义了尺度参数的信度估计、二次贝叶斯估计与贝叶斯估计，并证明了这些估计的大样本性质。两种近似贝叶斯估计都具有解析解的形式，在均方误差准则下，二次贝叶斯估计优于经典的信度估计，更优于极大似然估计。最后，通过MCMC方法比较了这些估计的均方误差，并验证了估计的收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋 滕飞
文章在熵损失函数下,针对一组泊松样本,用参数估计方法研究了泊松分布变异系数的贝叶斯估计问题,得到了变异系数的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了它的可容许性。最后在给定置信水平1-α下研究了变异系数的贝叶斯置信区间。模拟结果表明这两种估计都具有较高的精度。
关键词：
泊松分布 贝叶斯估计 可容许性 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵岩 李宏伟 彭石坚
文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
方涛 黄丽琨
在现场子样相对较小的条件下,研究具有多阶段试验信息时弹点散布方差的参数估计问题,将Bayes法和Bootstrap法结合起来,给出动态Bayes估计的Bootstrap调整方案,并通过仿真模拟算例验证方法的有效性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
郇钰
知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩乐 钱夕元
椭圆稳定分布由于不存在显式密度函数表达式,这给参数估计带来困难。文章采用近似贝叶斯计算方法(ABC)对椭圆稳定分布进行参数估计,详细探讨了概要统计量的选取及引入总体蒙特卡罗方法(PMC)以提高计算的有效性,通过模拟数据验证了该方法可以用来估计多元椭圆稳定分布的参数。
关键词：
椭圆稳定分布 近似贝叶斯计算 尖峰厚尾
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鹤飞
文章将隐马尔可夫模型与回归模型相结合,提出了隐马尔可夫回归模型的概念。并以多元线性回归为例,详细给出了隐马尔可夫多元线性回归模型的数学定义。为了对模型的参数进行贝叶斯估计,给出了参数的先验分布,推导出了每个参数的全条件后验分布。用MCMC算法模拟后验分布,取后验均值作为各参数的贝叶斯估计值。最后,将参数的估计值与真实值进行对比,验证了估计方法的可靠性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
贺建风 付永超 熊健
当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。
关键词：
分层贝叶斯 广义线性模型 小域估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱少平
文章依据经验贝叶斯估计的思想,研究在平方损失函数下,正态模型中刻度参数的经验Bayes(EB)估计问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何辉 周娜 张瑞明
文章研究了数据缺失场合中逆瑞利分布可靠度在广义熵损失函数,LINEX损失函数以及Q对称熵损失函数下的贝叶斯估计.通过数值模拟着重分析了损失函数中的参数对估计的影响.结果表明:广义熵损失函数下可靠度估计的期望值与参数呈右半"M"型曲线,LINEX损失下呈单调递增的直线,而Q对称熵损失下呈"M"型曲线。
关键词：
缺失数据 可靠度 损失函数 贝叶斯估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡择林 江秉华
文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
温利民 邹思思 吕凤虎
偏度系数和峰度系数是随机变量的两个重要数字特征,分别描述了随机变量密度函数相对于标准正态分布的非对称的偏态方向程度以及曲线顶峰的尖平程度。一般地,当样本容量较小时用样本偏度和样本峰度估计有较大的误差。文章利用信度理论的思想得到总体k阶矩的信度估计,进而得到偏度系数和峰度系数的信度估计。最后证明了信度估计的大样本性质。
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