MCMC抽样相关论文
回归模型一般采取传统的最小二乘估计（LSE）方法,然而当数据包含非正态特征或异常值时该估计方法会导致不稳健的参数估计.与LSE方法相......
针对混合非参数回归问题,给出了一种基于贝叶斯框架的推断方法.在该方法中对每一个非参数混合成分用一个随机过程的有限维分布族作......
回归模型一般采取传统的最小二乘估计(LSE)方法,然而当数据包含非正态特征或异常值时该估计方法会导致不稳健的参数估计.与LSE方法......
本文针对测量数据处理实际，基于识别变量的后验概率提出了粗差定位的Bayes方法，设计了一种计算识别变量的后验概率值的MCMC(Markov C......
针对利用GUM及系列文件进行不确定度评估时对某个概率分布较为复杂的影响量抽样的问题,介绍了马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC)在其中的......
经典的Black-Scholes期权定价模型假定股票价格的波动率在期权的有效期内固定不变与实际市场数据不相符,当实际过程是异方差时,它......
随着时代的进步与科学的发展，数理统计学不断吸收融合相关学科的知识，不断推出新的统计分布，并引发深刻的理论研究，展现广阔的应用前景......
从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值......
提出了一种随机模型的修正方法用以估计结构参数的统计特性.基于Bayes方法的参数估计原理,将需要修正的结构参数的均值和方差看作......
从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值......
粘性理论是新凯恩斯主义的基本要素,关于利率的粘性,国外已经开展了相关实证研究,然而国内这方面的实证研究却很少。当前我国利率......
讨论了四种不同MCMC抽样方案在SV模型贝叶斯估计中的适应性和稳健性问题。蒙特卡洛模拟结果显示,随机误差项的近似处理方式和波动......
细胞分裂时间的调控在细胞分化和组织发育过程中具有十分重要的意义。本文通过研究秀丽隐杆线虫的母代细胞存活时间与子代姐妹细胞......
在现代化工程设计中,人们往往对真实世界的物理系统过程建立数学模型进行模拟和仿真,以减少设计成本与设计时间,同时能够对真实物......
在建筑能耗的计量过程中,积累了大量的实时能耗数据.这些数据的特点是数量大、噪声大,存在缺失和测量误差等.如何分析和应用如此海......
隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,......
GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。......
文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析。基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数......
忽略经济增长模型的合适性及时变特征可能导致中国经济增长方式测度严重背离现实。根据Solow与Lucas的两类经济增长模型,序贯性构......
现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画......
在生存分析研究中,普遍存在着高维数据。高维数据下的变量选择是生存分析中主要的研究问题之一。一般这种变量选择是在回归模型的......
