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[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了分组数据场合Burr-XII分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并给出混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图。结果表明:在分组数据场合,用混合Gibbs算法求Burr-XII分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,该算法可行、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱先阳 安萍
文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈家清 王玉 陈志强
文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题。在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计。证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
利用改进的ECM算法给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的极大似然估计。在不同参数真实值、不同初值、不同检测时刻的情况下分别进行1000次模拟,每次模拟均产生200个随机数,考查各参数估计的均值、标准差和均方误差,并列举出前五次模拟的具体结果,模拟结果表明:用改进的ECM算法求得的极大似然估计一般经过10次以内迭代都收敛,具有良好的收敛性,该方法简单、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小英 李迎华 杨雪梅
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯杭 王胜兵
文章针对离散-连续型混合分布参数估计的问题,利用极大似然估计原理,给出未知参数的似然函数,推导出EM算法在进行参数估计时需要用到的Q函数以及各未知参数的更新公式,并给出了EM算法的流程图。接着利用EM算法进行数值模拟仿真实验,检验了EM算法在解决这类问题时的有效性,同时发现EM算法存在估计精度受初始值的影响很大这一问题。
关键词：
EM算法 混合分布 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 邓迎春
因子分析模型的贝叶斯推断是贝叶斯多元统计推断理论的重要组成部分。本文通过分析因子分析模型的统计结构,构造了模型参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理,结合模型样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;证明了因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布。实证研究结果表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析的结论与传统的因子分析之间存在显著性的差异。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周洁 贺兴时 刘俊利
在双边定数截尾样本下,文章基于未知参数的先验分布为无信息先验和Gamma分布,分别考虑平方损失和LINEX损失,研究了Burr Ⅻ分布的参数和可靠性指标的Bayes估计,并运用随机模拟的方法对各种估计结果进行了分析比较,结果表明LINEX损失下,基于gamma先验分布,贝叶斯估计结果精度更高.
[期刊] 统计与决策
[作者]
王超 刘洪
文章研究了混合设限情形下半逻辑分布的参数估计问题。分别使用数值迭代法和EM算法求出极大似然估计,计算出基于Lousis规则的Fisher信息。在Jeffrey非先验信息下使用MCMC方法求解贝叶斯估计。通过模拟对比发现极大似然估计量表现要优于贝叶斯估计。
[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。
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