【摘要】：正貝葉斯統(tǒng)計(jì)起源于英國學(xué)者貝葉斯在1763年的一篇題為"機(jī)遇理論中一個問題的解"的論文,他提出了著名的貝葉斯公式~[1]。貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法最根本的區(qū)別在于不僅利用總體信息和樣本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,而且充分利用了參數(shù)的先驗(yàn)信息,它將每一個不確定的參數(shù)都看成一個隨機(jī)變量,通過給予先驗(yàn)分布,結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛(markov chain monte carlo,MCMC)法進(jìn)行Gibbs抽樣,得出參數(shù)的
[Abstract]:Positive Bayesian statistics originated from a paper by British scholar Bayesian in 1763 entitled "solution to a problem in opportunity Theory". He proposed the famous Bayesian formula ~ [1]. The most fundamental difference between Bayesian statistical method and classical statistical method is that it not only makes use of population information and sample information for statistical inference, but also makes full use of prior information of parameters. It regards every uncertain parameter as a random variable. By giving a priori distribution and combining Markov chain Monte Carlo (markov chain monte carlo,MCMC (Markov chain Monte Carlo method), the parameter of the parameter is obtained by Gibbs sampling.
【作者單位】： 蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)研究所;
【基金】：教育部人文社科項(xiàng)目(項(xiàng)目號:15XJC910001) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)資金(項(xiàng)目號:LZUjbky-2016-025)
【分類號】：O212.8;R195.1

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本文編號：2447100