IIRCT下泊松分布参数单变点的贝叶斯估计

• 作者: 何朝兵 刘华文
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 335-338,342
• 页数: 5页
• 分类号: O213.2|O212.8
• 字数: 3454字
• 语种: 中文

摘要

首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明参数贝叶斯估计的精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何朝兵	安阳师范学院数学与统计学院	58	91	4.0	7.0
2	刘华文	山东大学数学学院	37	657	10.0	25.0