MCMC算法相关论文
金融时间序列历来是金融领域重点研究的对象。最早的Black-Scholes（B-S）模型为资产定价提供了理论依据,然而人们在实际应用中发现,B-......
大数据时代各领域产生的数据日益复杂,医药生物、公共卫生、金融保险、可靠性工程、环境监测等领域的数据由于测量设备、实验设计......
随着世界范围内金融市场向纵深演化,各种艰深复杂的金融产品层见叠出,与此同时,不同产品间和不同经济主体间的相互关系也愈发紧密......
分析和识别单体型对复杂疾病致病基因的精确定位有重要作用,但是在当前的实验技术下直接测定个体单体型所需的时间和金钱上的花费......
用线性贝叶斯方法去同时估计线性模型中回归系数和误差方差,并在不知道先验分布具体形式的情况下,得到了线性贝叶斯估计的表达式.......
广义极值分布自提出以来就受到众多学者关注,它可以用于拟合某些寿命数据,在医学、 工程和气象等领域应用很广泛.本文主要在区间删......
空间自回归模型是空间计量经济学研究中的一个重要模型,主要用于刻画空间单元间的相关性.在空间自回归模型的现有研究中,大都假设......
针对待修正参数维数较高时,标准马尔可夫链蒙特卡罗MCMC (Markov Chain Monte Carlo)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kri......
由于受地形、地质、材料、荷载及时效等不确定性因素的影响,变形监测分析所面临的是一个动态的不确定性系统,参数、参数化的模型及......
当前认知诊断计量模型仅适用于0-1评分数据资料,大大限制了认知诊断在实际中的应用,也限制了认知诊断的进一步推广和发展.本文在DI......
项目反应时间是一种非常有价值的信息资源，它有助于分析被试的反应速度、辨别被试的欺骗行为、改进测试设计和提高测量的精度等等。......
文章基于比特币波动率数据,采用马尔可夫状态转换GARCH族模型对常用的两种估计方法——极大似然估计和贝叶斯估计进行比较研究.结......
介绍了函数型数据半参数模型的估计问题,其中斜率函数满足单调性、凸凹性等形状约束条件.通过惩罚样条最小二乘估计推导出线性混合......
选取2019年12月23日至2020年8月31日到期日在两个月内的沪300ETF平价看涨期权的日交易数据,计算出隐含波动率,发现存在明显的“波......
为了更快更准确地使用MCMC算法估计SV模型的未知参数,结合现有的MMP算法以及有限正态混合近似算法,提出了一种快速的MCMC算法(FMCM......
近年来贝叶斯方法在图像和信号处理方面获得了广泛的应用,统计信号和图像处理中一个日益重要的话题就是非高斯信号特征和数据的建......
分析和识别单体型对复杂疾病致病基因的精确定位有重要作用，但是在当前的实验技术下直接测定个体单体型所需的时间和金钱上的花费过......
混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据......
在生物学世界中,经常观察到一些带有过多零的计数表型.零膨胀计数数据的QTL定位的统计方法已经被广泛研究.然而,已经存在的大部分......
本文以认知诊断模型中简化的重参数化一致模型(rRUM)为基础,讨论在Q矩阵正确标定和存在部分错误标定时项目参数的估计与被试分类的......
临床医学表明,弹性作为人体组织的一个重要物理特性,可以显著提示病变的发展程度.所以在诊疗中,触诊可以让医生对某些组织的病变情......
随着金融市场的快速发展,国内各类金融产品也相继快速的被推出,现有产品的交易量也显著的增加。无论是对市场指数进行研究,还是对......
关于随机生物模型的参数估计问题一直以来都备受关注,但大多数研究都是借助数学知识来解决该问题的,如:动力学行为、随机微分方程......
随着信息技术的飞速发展,计算机化测试在大型测验中越来越受欢迎。在测试过程中收集的所有辅助数据中,被试的作答反应时(RT)可能是......
随着计算机测试技术的发展,收集反应时已经成为许多大型测试的常规工作,但是当前大多数融合反应时的IRT模型仅适用于0-1评分数据资......
在生物医学、社会学、经济学以及教育心理学等领域常常遇见大量的缺失数据。在已有的研究成果中,大多都是在可忽略缺失数据机制的......
MCMC算法产生于19世纪50年代早期,Metropolis将马尔可夫链引入蒙特卡罗方法中,后经Hastings对其推广,使其更具一般性。其中,使用最......
由于现今的数据趋于复杂化、海量化、多类化、异质化,使得传统的统计分析模型和方法很难应付,因此函数型数据的统计分析在气象学、......
不同金融市场间的跳跃溢出一直是金融学家的研究热点之一,金融自由化和全球化的加剧使跳跃溢出不仅出现在同一国家不同市场间,还出......
具有聚集性的不同类型的数据广泛的存在于实际分析中,如:正态型纵向数据、二值型纵向数据、计数型纵向数据等。为了能在表面上看起......
为了准确评价页岩气藏水平井的压裂改造效果,建立了水平井筒温度分布预测模型,基于MCMC算法建立了DTS数据反演模型,并且对产出剖面......
研究了艾拉姆咖分布变点估计的非迭代抽样算法(IBF)和MCMC算法.在贝叶斯框架下,选取无信息先验分布,得到关于变点位置的后验分布和......
缩减的重新参数化统一模型(sRUM)是一个新的认知诊断模型,它是Hartz开发的重新参数化统一模型(RUM)一个缩减版本。本研究采用J......
生物医学、统计遗传学、工程学、经济学、教育心理学、社会学等学科领域中存在大量的聚类数据(Clustered Data)或相关数据(Correla......
传统的Cox比例风险回归模型，又被称为比例风险模型，要求协变量要满足比例风险性，这个要求过于苛刻。带有时间协变量的Cox模型不受比例......
半参数再生散度非线性模型和半参数再生散度混合效应模型是再生散度非线性模型、再生散度混合效应模型和半参数回归模型的自然推广......
由于金融计量经济学的兴起，各种新的关于时间序列的数学模型也被提出来解释当今经济金融中发生的问题与现象.自从Engle在1982年开创......
这篇论文主要研究的是有限混合模型参数的估计和检验问题以及有限混合模型在生物学中的应用。本文在已经存在的有关文献的背景基础......
经典的Cox模型是一种半参数的模型，要求协变量满足比例风险性的假设，这个要求过于苛刻。带有时间协变量的Cox模型不受比例风险性的约......
我们运用带延迟拒绝的可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(DRJMCMC)来研究一元和多元混合正态模型的参数估计和模型选择问题.在混合元的......
ROC曲线（受试者工作特征曲线）起源于统计决策理论，长时间以来，它在医学诊断领域非常受欢迎而且被广泛的应用，尤其在医学影像学领域ROC曲......
项目反应理论（IRT）的核心内容是如何估计项目参数和被试参数.经常被用来进行参数估计的方法有N-R算法、E-M算法等等.复杂模型的出现......
本文是用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法估计IRT模型参数的模拟实验研究。首先以双参数Logistic（2PL）模型为研究对象进行MCMC算法模拟实......
多维项目反应理论(MIRT)是项目反应理论(IRT)的重要发展,多维等级评分模型的提出满足了等级评分的应用需要.但是,MIRT尚处于不成熟......
随着计算机技术的日新月异,人们可依赖计算机做大量随机试验。MCMC算法得以实现的理论基础是大数定律和中心极限定理,而从复杂的后......
我国金融市场的发展趋势正逐渐走上正轨，债券通的开通让我国的债券市场将会纳入全球的主要债券指数中。但与此同时，国内中频出的债券......
本文探讨了如何利用MCMC算法得出一元线性回归模型参数,并通过实例分析对经典统计方法中的最小二乘法和贝叶斯估计中的MCMC算法进......
为了准确地量化资产之间的时变相依结构和预测组合风险,本文考虑到投资者对资产风险偏好的差异,假设资产收益率序列的新息服从标准......
期刊
题组模型可以解决传统IRT模型由于题目间局部独立性假设违背时所导致的参数估计偏差。为探讨题组随机效应模型的适用范围，采用Monte......
