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左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计 被引量：3
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作者 何朝兵 刘华文 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期507-513,共7页
通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计... 通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,进行随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 展开更多
关键词 完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法
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