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几何分布时间序贯检验的贝叶斯推断 总被引:12,自引:1,他引:12
设有统计模型{x,Bx,Pθ},θ∈(0,1),其中Pθ为几何分布:Pθ(X=k)=(1-θ)θ^k-1k=1,2,…。考虑检验问题:θ=θo vs. θ=θ1(0〈θ0〈θ1〈1)本文对一种依次试验的时间序贯样本,给出了上述检验问题的贝叶斯停止判决法则,其中损失函数为试验费用和误判损失之和,贝叶斯停止判决法则由后验概率的两组界(上界和下界)所给出。 相似文献
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本文在椭球等高分布假定下,讨论了二次型X′AX(A为对称阵)的非中心Cochran定理。主要结果如下: 若X~EC_n(μ,L_n;g),g(x)>0为x的连续函数,且X有有限的2n阶矩。A_i,i=1,2,…,m为n×n对称阵。A=∑A_i,λ_1,…,λ_k互不相同且非零。考虑下面的条件: (a) X′A_iX■sum from j=1 to k λ_jy_(ij),(y_(i1),…(y_(ik))′~Gχ~2(n_(i1),…,n_(ik);δ_(i1)~2,…,δ_(ik)~2;g)j=1,…,m。 (b) (X′A_1X,…,X′A_mX)■(sum from j=1 to k λ_jz_j…,sum from j=(m-1)k 1 to mk λ_(j-(m-1)k)z_j)(z_1…,z_(mk))′~Gχ~2(n_(11),n_(1k),n_(21)…,n_(mk);δ_(11)~2,…δ_(1k)~2,δ_(21)~2,…,δ_(mk)~2;g) (c) X′AX(?)sum from j=1 to k λ_jy_j,(y_1,…,y_k)′~Gχ(n_1,…,n_k;δ_1~2,…,δ_k~2;g) (d) r(A)=∑r(A_i)=∑∑r(A_iE_j),A=∑λ_jE_j,E_j~2=E_j,E_jE_(j′)=0,j≠j′=1,…,k, (e) k个等式n_j=∑n_(ij)中至少有k-1个成立。则 (Ⅰ) (a),(b)■(c),(d),(e), (Ⅱ) (a),(c),(e)■(b),(d), (Ⅲ) (b),(c)■(a),(d),(c), (Ⅳ) (c),(d)■(a),(b),(c)。 相似文献
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Bayes方法虽融合了样本信息和先验信息,但利用的先验信息都是有历史经验和专家估计所得,因此可靠度不高。该文研究了正态线性回归模型:Y=Xβ+e,e—N(0,σ^2。L),其中σ^2已知,β为未知参数向量,对传统的Bayes方法进行了改进,即把Bayes方法中的后验信息作为改进Bayes的无验信息并融合样本信息进行统计推断,在二次损失函数下得到了β的改进的Bayes估计。由于改进的Bayes方法的先验信息中有样本信息,因此其准确度比传统的Bayes方法准确度更高。 相似文献
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《Journal of computational and graphical statistics》2013,22(1):217-240
Researchers have long struggled to identify causal effects in nonexperimental settings. Many recently proposed strategies assume ignorability of the treatment assignment mechanism and require fitting two models—one for the assignment mechanism and one for the response surface. This article proposes a strategy that instead focuses on very flexibly modeling just the response surface using a Bayesian nonparametric modeling procedure, Bayesian Additive Regression Trees (BART). BART has several advantages: it is far simpler to use than many recent competitors, requires less guesswork in model fitting, handles a large number of predictors, yields coherent uncertainty intervals, and fluidly handles continuous treatment variables and missing data for the outcome variable. BART also naturally identifies heterogeneous treatment effects. BART produces more accurate estimates of average treatment effects compared to propensity score matching, propensity-weighted estimators, and regression adjustment in the nonlinear simulation situations examined. Further, it is highly competitive in linear settings with the “correct” model, linear regression. Supplemental materials including code and data to replicate simulations and examples from the article as well as methods for population inference are available online. 相似文献
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Vee Ming Ng 《Journal of multivariate analysis》2002,83(2):409
Bayesian inference is considered for the seemingly unrelated regressions with an elliptically contoured error distribution. We show that the posterior distribution of the regression parameters and the predictive distribution of future observations under elliptical errors assumption are identical to those obtained under independently distributed normal errors when an improper prior is used. This gives inference robustness with respect to departures from the reference case of independent sampling from the normal distribution. 相似文献
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本文给出了具有椭球等高分布误差的半参数回归模型中参数的Bayes估计. 相似文献
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本文研究了Dirichlet分布总体的参数和其他感光趣的量的贝叶斯估计。在参数的有实际意义的函数上设置均匀的先验分布,对适当变换后的参数用Metropolis算法得到马尔可夫链蒙特卡罗后验样本,由此即得参数和其他感兴趣的量的贝叶斯估计。 相似文献
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参数的精确性是准确构建突发水污染事件水质预测模型的前提与保障。论文首先根据有限差分法和贝叶斯推理构建水质预测模型参数估计模型,然后通过Metropolis-Hasting抽样方法得到较为合理的参数,最后以发生在某段明渠的突发水污染事件为例,讨论了恒定流与非恒定流两种情景下不同观测噪声对参数估计结果的影响,并与采用有限差分-单纯形法得到的结果进行对比。结果表明:有限差分-贝叶斯方法具有较强的适用性和良好的抗噪声能力,采用该方法能获得较高精度的参数值。该研究为突发污染事件预测模型的构建提供一条新途径。 相似文献
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如何分离出少量区别不同组织类型的特异性基因是DNA微阵列数据分析中的主要问题,特别是构建恰当的统计模型来刻画这些不同组织类型的DNA表达形式尤为重要.为此,基于基因DNA微阵列数据的特点,我们假定对数变换后的微阵列数据服从混合正态分布.我们采用分级Bayesian先验刻画不同基因的相关性,利用分级Bayesian方法构建模型,给出了刻画不同组织基因表达的差异的一个标准,用MCMC迭代计算该标准.模拟计算表明我们的模型具有较好的识别能力. 相似文献