本文關鍵詞： 隨機搜索 貝葉斯方法 拉丁變量 多變點　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在多變點模型中借助拉丁變量來計算貝葉斯隨機搜索模型,把模型選擇問題轉化為對拉丁變量后驗分布的分析。由于對拉丁變量分量的條件后驗分布逐一分析較難實現(xiàn),文章從拉丁變量整體進行分析,用可逆跳算法可以實現(xiàn)從模型的計算,連續(xù)用三個不同的MH算法對拉丁變量的后驗分布進行抽樣。并對英國司機死亡或者重傷的月度數(shù)據集分析,在MAP算法模式下找到了三個變點。
[Abstract]:The Bayesian random search model is calculated by using Latin variables in the variable point model, and the problem of model selection is transformed into the analysis of the posterior distribution of Latin variables. Because it is difficult to analyze the conditional posteriori distribution of Latin variables one by one, In this paper, the Latin variables are analyzed as a whole, and the reversible jump algorithm can be used to calculate the model. The posterior distribution of Latin variables is sampled with three different MH algorithms in succession, and the monthly data sets of death or serious injury of British drivers are analyzed, and three change points are found in the MAP algorithm mode.
【作者單位】： 華南農業(yè)大學數(shù)學與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11171117) 廣東省自然科學基金資助項目(S2011010002371)
【分類號】：O211

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本文編號：1555468