后验分布造句
- 这种方法的基本思想是产生服从后验分布的样本，并对其进行加权，以得到后验密度函数的近似解。
- 摘要从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。得到了参数和协方差的边缘后验分布，并在此基础上给出的后验估计、估计域和的后验估计。
- 它采用粒子描述状态空间,用由粒子及其权重组成的离散随机测度近似真实的状态后验分布,并且根据算法递推更新离散随机测度。
- 通过马尔科夫链蒙特卡罗模拟对后验分布进行了采样，获得了参数的后验边缘概率密度，并在此基础上获得了参数的数学期望等统计量。
- 作为该模型的推广，我们在本文中提出了一个一般的arma ( p , q ) - garch ( r , s ) - m ( k )模型，并在详细给出模型的后验分布以及模型的所有参数的满条件分布的基础上，结合chibandgreenberg ( 1994 )与nakatsuma ( 2000 )等人的工作，对此新模型设计了一个可行的混合metropolis - hastings算法，简化了ma块与garch块的估计。
- 、 _ 2是两个在_ 0正值连续先验分布，如果在相容,则几乎必然定理1 . l如果_ n和v _ n均为的后验分布且是相容的，则对于任意的有界连续！函数，有卜（川松） 。
- 然后，研究了扩散先验分布下单方程模型参数的贝叶斯估计理论，证明了模型系数的后验分布为多元t分布，模型误差项方差的后验估计为逆gamma分布；根据多元t分布和f分布之间的关系，构造了模型系数线性假设检验的贝叶斯方法；根据hpd置信区间构造了随机误差序列自相关的贝叶斯诊断和单位根检验方法，并利用单方程模型的贝叶斯推断理论研究了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值?标准差控制图。
- 为充分利用运载火箭观测中的不同观测空间和过程的信息来进行精度评估,针对该背景建立了异质先验融合的数学描述.研究了飞行试验中不同观测空间和过程的异质先验信息和数据,基于不同观测过程的解析关系,将间接过程的先验和观测数据算出的后验分布转换成落点观测空间上的先验,与原落点的先验进行了最大熵加权融合,得到混合后验分布,从而结合落点观测数据给出评定结果.在无法解算出精确的制导工具误差系数的情况下,这种方法充分利用了弹道跟踪数据、工具误差系数的地面测试先验值、落点先验及落点数据,稳健性更好,准确性更高
- 通过多方程模型系统的统计结构，证明了矩阵正态? wishart先验分布是模型参数( ， )的共轭先验分布，研究了该先验分布下模型系数矩阵、精度阵和协方差阵的后验分布及其贝叶斯估计，对模型预报密度函数进行了严格的数学推导，并将其应用于多元质量控制领域，构造了贝叶斯均值向量联合控制图；结合wishart分布与x ~ 2分布之间的关系，设计与推断了贝叶斯多指标过程能力指数及其贝叶斯置信下限。
- 第二部分内容是本文应用理论知识的简要阐述，介绍了贝叶斯统计方法的理论，分别说明了先验信息的定义及如何获取，后验分布、条件分布和先验分布三者关系，统计推断方法及贝叶斯统计方法应用的关键。第三部分内容是对坦克射击学中外弹道学的修正理论作了简要的介绍。
- 用后验分布造句挺难的，這是一个万能造句的方法
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