MCMC相关论文
重型数控机床在机械加工领域占据重要地位，因此提高其可靠性以及加工精度，对我国工业发展有重要意义。重型数控机床具有结构复杂、故......
目的 探讨层次贝叶斯模型中在慢性病患病率估计研究中的应用，以校正低估的计数数据从而获得潜在的真实患病率。方法 基于真实的患者......
分析传染率季节性和流动人口对于河南省的麻疹动态的影响，比较分析麻疹的传染率季节性变化模式，对中国麻疹的未来防控提供理论支持。......
马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）是目前运用最广泛的统计算法之一，它可以把随机样本从复杂的分布中提取出来。它为建立实用的统计模型提供了......
作为一种高可靠性、长寿命产品，电子式剩余电流动作断路器可获得的试验数据很少。为了对其可靠性进行评估，提出一种基于改进Bootstra......
贝叶斯非参数是统计学中一个新的发展迅速的领域,因其稳健和灵活的统计分析,成为贝叶斯统计中一个不可或缺的组成部分,广泛的应用......
在教育心理研究中,Cox比例风险模型已广泛应用于分析反应时间数据。然而,本文通过对一组真实数据的Kaplan-Meier（KM）图分析发现,基于......
贝叶斯方法的基本原理是利用观测数据提供的关于参数的似然信息,结合参数的先验信息,最终得到参数的后验信息。分层模型是指不同分......
地震是破坏性最强的自然灾害之一,严重威胁人们的生命安全和社会稳定,而我国西南地区地震发生频繁,因此对该地区进行地震预测具有......
股票市场的波动性一直是被关注的焦点,波动意味着收益和风险,平衡好收益与风险是投资过程中的难题。股票价格的适度波动是市场有序......
随着我国经济水平的快速提高,人们对食物的需求也从一开始的只求温饱转变成了现在的注重健康。在这个转变过程中,我国人口的死亡率......
学位
我国是一个淡水资源短缺的国家,人均淡水资源仅为世界平均水平的1/4。为了解决淡水资源短缺的问题,近年来,一种非侵入探水技术-地......
随着时间序列研究的不断深入,为了能更好的描述现实世界,人们更加关注非线性时间序列,在这样的背景下诞生了双重时间序列模型.自模......
信息冲击对股票投资行为稳态的影响向来都是金融理论研究的重点,但现有理论模型在描述投资行为方面存在局限性,且存在大量不可测定......
针对时移反演如何准确的求解局部位置的问题,本文引入了马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）,其优点在于不依赖准确的初始模型,可引入任意......
普遍认为岩样电参数的计算精度取决于其孔隙结构建模精度,因此数字岩心致力于建立还原度较高、连通性较好的微观几何模型。马尔科......
研究目标:克服传统空间动态面板模型中常数空间滞后项系数假设的局限性,允许由于个体异质性所导致的非对称空间互动关系.研究方法:......
Finding appropriate doses of a drug to carry forward is a central issue at every stage of pharmaceutical drug developmen......
Extreme value theory is widely used to analyze the catastrophic risk....
Impact of Misspecified Covariance Structure on the Parameter Estimates in a Shared Spatial Frailty M
In practice,survival data are collected over geographical regions,random effects corresponding to geographical regions i......
The use of Bayesian methods has become essentially important in modern statistical analysis,with applications in numerou......
认知诊断模型是能够评估学生的长处和弱势的心理测量模型。这些模型能够通过分数分布对学生学习及学习过程进行有效评估,有针对性......
在进行机械结构可靠性分析时,由于很多工程问题的性能函数较为复杂,计算成本很高,所以常采用代理模型拟合隐式性能函数来降低计算......
Markov Chain Monte Carlo(MCMC) requires to evaluate the full data likelihood at different parameter values iteratively a......
摘 要 在多级计分协变量认知诊断框架下，提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C，实现......
期刊
高中学业水平考试是鉴定学生学习质量的水平考试,同时考试结果也是大学招生的主要参考依据。学业水平考试结果能够较好地反映学生......
随着新高能观测设备的运行,在X射线及伽马射线波段观测到的脉冲星风云越来越多。脉冲星的高速星风周围存在终端激波,它可加速电子/......
统计学习,是基于数据建立概率统计模型,进行预测和分析的一门学科。在数据科学日新月异的今天,统计学习方法得到了广泛应用。本文......
Gaia巡天是迄今为止测量精度最高的天体测量项目。它给出高精度的五维参数,分别为位置(α,δ)、自行(,)和视差(ω)。本文主要是在......
地质统计学随机反演可以获得比常规反演更高分辨率的结果,目前已成为储层高分辨率预测的主流方法.地下不同岩相储层参数存在明显差......
门限自回归(TAR)模型是一类典型的非线性时间序列模型,它在自回归(AR)模型的基础上增加了额外的约束条件,其本质就是对一类非线性......
近年来,病毒学已成为生物学领域的研究重点,引起了许多科学家的关注。由于生物技术的创新,从了解生物细胞最初的形态学和基本特性,......
Monte Carlo方法作为一种重要的统计模拟方法,广泛应用于高分子科学、统计物理、生物医药、金融等领域中的模拟计算。Monte Carlo......
学位
当前,在医疗数据信息的存储和管理领域,存在着数据存储格式不一致、患者隐私风险大等严重的现实问题。这些问题极大地制约了医疗卫......
核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance,NMR）技术能够无损的从微观层面探索物质结构及其性能,现已广泛运用于医学、生物、化学、石油......
随着第四次工业革命的到来,处理海量高维复杂数据逐渐成为科技工作者的工作常态。尤其是在诸如基因工程、互联网等高新技术产业,所......
近几年来,空间计量经济学已从计量经济学中发展成为了一个独立的分支,并且在经济领域受到了越来越广泛的关注。当进行空间计量建模......
项目反应理论(IRT)在教育、心理测量中占有重要的位置,其将抽象特征转化为可测量、可比较的潜在变量,伴随着理论的发展,相应的参数......
马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)、序贯蒙特卡洛采样算法(SMC)和群智能算法(SI)皆可用于复杂系统的不确定性估计和参数估计。用于参......
近年来随着移动互联网的快速发展,移动终端数量呈爆炸式增长,人们对无线数据业务的追求也随之不断提高。为迎接未来的挑战,大规模......
学位
为提高地下水数值模拟的可靠性,模型不确定性分析已成为当前水资源和水环境领域的研究热点。MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法......
以两参数月水量平衡模型为例,建立了用于模型不确定性分析的MOMM-GLUE方法,针对单目标参数率定的不足,采用基于MCMC方法的多目标SC......
目的 探讨方差比法在MCMC收敛性诊断中的应用以及收敛性诊断的重要性 ,以期为贝叶斯统计方法的研究和MCMC的应用提供有用的参考及......
基于贝叶斯理论,以马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo Simulation,MCMC法)的自适应差分演化Metropolis算法为参数......
针对指数分布下恒加试验的加速模型,分析了传统的参数估计方法存在的不足.在建立恒加试验似然函数模型的基础上.讨论了基于MCMC方......
利用MCMC方法对赤道东太平洋SST的海-气振子模型中未知参数进行识别.首先通过贝叶斯公式导出振子系统中参数的后验概率密度函数.然......
