本文選題：泊松過程 + 變點(diǎn)　； 參考：《蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：利用泊松分布和二項(xiàng)分布的關(guān)系,通過引入潛在變量得到了泊松過程單變點(diǎn)模型比較簡單的似然函數(shù).得到了未知參數(shù)的滿條件分布,對滿條件分布進(jìn)行了Gibbs抽樣,基于Gibbs樣本對參數(shù)進(jìn)行估計(jì).隨機(jī)模擬試驗(yàn)的結(jié)果表明貝葉斯估計(jì)的精度較高.
[Abstract]:By using the relation between Poisson distribution and binomial distribution, the simple likelihood function of Poisson process single change point model is obtained by introducing potential variables. The full conditional distribution of unknown parameters is obtained. The full conditional distribution is sampled by Gibbs and the parameters are estimated based on Gibbs samples. The results of random simulation show that the accuracy of Bayesian estimation is high.
【作者單位】： 安陽師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)計(jì)劃(162102310384) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(16A110001)
【分類號】：O212.8

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本文編號：1849090