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[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
[期刊] 林业科学
[作者]
张雄清 张建国 段爱国
以江西杉木密度试验林为例,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木人工林树高生长模型,并在贝叶斯法中考虑无信息先验分布和有信息先验分布。结果表明:利用贝叶斯法估计杉木人工林树高生长模型,预测值的可靠性比传统法好,而且基于有信息先验分布估计杉木人工林树高生长模型要略好于无信息先验分布。这是因为利用生长模型预测杉木人工林树高生长存在着一定的不确定性,使得利用传统的估计方法分析杉木人工林生长模型稳定性比较低,可靠性也相对较差。贝叶斯法综合利用了先验信息和样本信息,而传统法仅利用了样本信息,而且贝叶斯法把模型参数看作是随机变量,更能反映杉木人工林树高生长的本质,预测杉木人工林树高的可靠性更...
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 郭益敏
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
[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] 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]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[期刊] 统计研究
[作者]
方丽婷
本文采用Bayes方法对空间滞后模型进行全面分析。在构建模型的贝叶斯框架时,对模型系数与误差方差分别选取正态先验分布和逆伽玛先验分布,以便获得参数的联合后验分布和条件后验分布。在抽样估计时,主要使用MCMC方法,同时还设计了一个简单随机游动Metropolis抽样器,以便从空间权重因子系数的条件后验分布中进行抽样。最后应用所建议的方法进行数值模拟。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨珂玲 葛翔宇 石玮玮
文章讨论了如何把贝叶斯统计方法应用到单个方程非线性计量经济学模型中。首先对贝叶斯统计方法进行了分析;然后以CES生产函数模型为例分析了单个方程非线性模型的贝叶斯估计问题;最后分析了常替代弹性(CES)生产函数模型在不同的先验分布下的贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 钱争鸣
本文采用贝叶斯方法对非参数空间滞后模型进行全面分析,包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的贝叶斯方法通过逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法来实现。在进行贝叶斯分析时,对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布,进而获得其他未知量的边际后验分布。本文设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样,并应用所建议的方法进行数值模拟。
关键词：
贝叶斯估计 截幂样条 逆跳MCMC
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王坤 刘鹤飞 蒋成飞
结构方程模型是一种含有潜变量的经典统计学模型,被广泛应用于心理学、教育学、经济学、医学等领域。隐马尔可夫模型是一种基于随机过程的统计模型。本文书结构方程模型与隐马尔可夫模型相结合,构造了一种新的模型——隐马尔可夫结构方程模型,详细给出了隐马尔可夫结构方程模型的数学定义。为了对模型的系数进行贝叶斯估计,设定了模型参数的先验分布,然后利用MCMC方法模拟参数的后验分布,计算出了参数的后验均值作为参数的估计值。最后将参数的估计值与真值进行比较,发现估计效果良好。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
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