贝叶斯因子相关论文
近年来,多元时间序列引起了众多统计学者的关注.实际生活中我们也通常会遇到这样的时间序列,例如在经济中需要研究不同地区月度失......
文章首先利用二分分段法将几何分布多变点模型转化为单变点模型或无变点的模型,再将几何分布的变点问题转化为统计推断的问题,计算......
重大的经济事件、政治事件和自然灾难事件常时有发生，这些风险事件对我国股市就将产生怎 样的冲击？这一冲击是否具有杠杆效应？长期以......
A/B检验主要用于考察相对于原方案A,改进方案B是否更优。重点研究新旧版本网页点击率的贝叶斯A/B检验问题,通过建立起二项分布下的......
研究价格指数动态变化中的时变波动率性质对于价格稳定具有重要的理论和现实意义.本文利用中国月度价格指数数据资料,构建“不可观......
在股票市场中,金融时间序列的波动通常是随着时间变化的,近年来,研究金融市场中波动率的变化特征已经成为了学者们关注的焦点。用......
本文在Chen和Fan(2018)[1]的论文基础上,对momentum给出了两种不同的定义,分别用一段时期内分差(主队得分减去客队得分)变化的斜率......
不显著结果(如,p>0.05)在心理学研究中十分常见,且容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小......
贝叶斯统计为数据分析提供了新的视角.贝叶斯因子量化备择假设和零假设相对证据的强度,是连续性测量.贝叶斯参数估计得到的95％高密......
本论文针对带有有序分类变量的非线性再生散度因子分析模型提出了一套贝叶斯方法，在计算过程中，采用了结合Gibbs抽样和M-H算法的混合......
在医学上我们要对一种新的诊断方法与标准方法进行比较的时候，一般会考虑非劣性检验，在非劣性检验中我们研究的目的就是要根据预先给......
对许多统计和科学研究来说,计算概率模型的正规化常数(比)是一个基本的计算问题.处理此类问题一般有三类方法:(1)分析近似,(2)数值......
本文主要研究非J下态假定下的动态线性模型观测方程：y=Fθ+ν，ν～[0，V]；状态方程：θ=Gθ+ω，ω～[0，W]．(“非正态”是指参数向量θ和误差向量......
随着数据收集技术的进步，超高维数据频繁的出现于多种科研领域，如自然科学，工程学和人文科学。然而现存的变量选择方法，如:LASSO，LARS，SC......
偏正态分布是正态分布的一种推广,它是由Azzalini于1985年提出的一种既保留正态分布的特性又包含单峰偏度的分布.在实际应用中我们......
不显著结果(如,p>0.05)在心理学研究中十分常见,且容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小......
本文是对近十年来科学前沿热点问题之一的全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)的一个综述,侧重于介绍其中所用......
本文研究了非线性贝叶斯动态模型的随机模拟.在更宽泛的先验分布假设下.利用重要性再抽样的方法,以＂样本＂代替＂分布＂,实现了对模型的后......
在贝叶斯统计学中，贝叶斯因子是进行模型选择的主要工具，但在计算贝叶斯因子时，要用到不正常的无信息先验，这会产生带有随机性的常数因......
为动态预测桥梁结构的非均匀极值应力信息,采用桥梁监测系统的极值应力数据,建立非均匀极值应力的贝叶斯动态线性模型.考虑到BDLM......
引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数，给出AR模型阶数蠡的一个强相合估计，最后用随机模拟对其与AIC（k），BIC（k）两种定阶准则进行比较得出，该估......
在实证金融研究中，波动持续性是一个非常重要的研究问题。资产定价理论表明，在随机波动建模中，波动持续性可以通过检验单位根来反映。......
在复杂疾病中,"多效性"是一种普遍存在的现象。全基因组关联分析(GWAS)显示,在研究与复杂疾病相关的遗传变异中,对多元表型进行联......
容迟网络的概率路由算法根据节点与信宿节点之间相遇的概率判断是否转发报文，但相遇概率不能真正准确地反映报文递交成功的概率。针......
基因和异构体差异表达分析是获取基因和异构体功能的重要途径,现已成为生物信息学的一个重要领域。RNA-seq是一种高通量测序技术,......
为了解决考虑不确定性时仿真系统动态输出验证问题,提出一种基于数据特征的仿真系统动态输出验证方法。首先在给出数据特征度量模......
为采用贝叶斯分析方法解决模型选择问题,针对传统的Box-Cox模型线性与非线性的选择问题,将路径抽样法应用于贝叶斯因子的计算,引进......
近年来贝叶斯统计学越来越受到心理学界的关注。该方法的基本逻辑是综合先验信息和实验结果得出一个后验概率,令研究者可以直接地......
首先给出非线性动态模型近似的一步预测密度，然后通过构造合适的备择模型和利用贝叶斯因子法，讨论了非线性动态模型的监控问题。......
针对频率统计方法存在不连续的置信区间以及在小样本情况下检验势比较低的问题。把非对称Laplace分布表示成正态分布和指数分布的......
主要考虑非线性结构方程模型的模型选择问题,提出了用路径抽样对测量方程和结构方程均可为非线性的一般非线性结构方程模型计算贝......
单位根检验是检验时序中是否具有平稳性的一种重要方法.最初经典单位根检验法很受学者们的欢迎,后来随着统计学者对这一领域的关注......
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验（Null hypothesis significance test,NHST）......
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验（Null hypothesis significance test,NHST）......
针对水文频率分析中线型的不确定性问题,利用基于贝叶斯因子理论的模型选择与综合方法进行研究.介绍了利用贝叶斯因子进行模型选择......
波动性是金融市场最为重要的特征之一,它是资本资产定价、风险管理和投资组合理论的核心变量。通常,用来描述金融时间序列波动性的......
提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价（HRABN）方法，其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点，该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分......
近年来,心理学研究者逐渐认识到假设检验这一推论统计方法在理论与实践中的不足。在心理学研究面对日益严重的“可重复危机”、急......
在金融时间序列分析中，检验ARCH效果和决定合适的阶是ARCH模型的重要研究主题，在贝叶斯框架下，本文使用贝叶斯因子来检验ARCH效果和选......
利用二分法将含有多个变点的泊松序列进行分割,将泊松序列多变点问题转化为没有变点和仅有一个变点的问题,运用贝叶斯因子进行模型......
针对经济时序DF单位根检验方法在小样本条件下功效偏低问题,应用贝叶斯统计方法对中国居民消费水平进行单位根检验,提高单位根检验......
对于0-1(伯努利)序列中的变点问题,本文提出了一个确定变点的个数和位置的贝叶斯方法。首先借助于二分法把变点个数的确定问题转化......
期刊
在贝叶斯统计中计算一组竞争模型的后验概率及其相关贝叶斯因子一直是一个较难且有挑战性的课题。贝叶斯模型选择就是通过观测的数......
在贝叶斯统计中计算一组竞争模型的后验概率及其相关贝叶斯因子一直是一个较难且有挑战性的课题。贝叶斯模型选择就是通过观测的数......
时间序列分析的主要任务就是如何对数据用数学模型去近似地描述和拟合,这在时间序列分析中称为时间序列的建模。时间序列的建模主......
