数据缺失条件下AR（p）模型参数的估计

• 作者: 戴荣 王龙江
• 来源期刊: 陕西水利
• 学科: 工学
• 关键词: 数据缺失 贝叶斯推断法 AR(p)模型 参数估计 WinBUGS软件
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 科技
• 页码范围: 116-117
• 分类号: TV11
• 字数: 2648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9000.2011.05.061

摘要

在数据缺失条件下，探讨贝叶斯推断法在AR（p）模型参数估计中的应用。根据Bayesian理论与Markovchain Monte Carlo（简称MCMC）法，在WinBUGS软件中搜索一个或更多数据缺失时AR（p）模型参数的后验状态空间。计算结果表明，贝叶斯推断法既能充分利用现有资料信息，又能考虑参数的不确定性，是一种AR（p）模型参数估计的有效方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴荣		9	131	5.0	9.0
2	王龙江		5	12	2.0	3.0