贝叶斯随机搜索的多变点模型分析

发布时间：2018-03-02 06:44

  本文关键词： 随机搜索 贝叶斯方法 拉丁变量 多变点　出处：《统计与决策》2017年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在多变点模型中借助拉丁变量来计算贝叶斯随机搜索模型,把模型选择问题转化为对拉丁变量后验分布的分析。由于对拉丁变量分量的条件后验分布逐一分析较难实现,文章从拉丁变量整体进行分析,用可逆跳算法可以实现从模型的计算,连续用三个不同的MH算法对拉丁变量的后验分布进行抽样。并对英国司机死亡或者重伤的月度数据集分析,在MAP算法模式下找到了三个变点。
[Abstract]:The Bayesian random search model is calculated by using Latin variables in the variable point model, and the problem of model selection is transformed into the analysis of the posterior distribution of Latin variables. Because it is difficult to analyze the conditional posteriori distribution of Latin variables one by one, In this paper, the Latin variables are analyzed as a whole, and the reversible jump algorithm can be used to calculate the model. The posterior distribution of Latin variables is sampled with three different MH algorithms in succession, and the monthly data sets of death or serious injury of British drivers are analyzed, and three change points are found in the MAP algorithm mode.
【作者单位】： 华南农业大学数学与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11171117) 广东省自然科学基金资助项目(S2011010002371)
【分类号】：O211

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本文编号：1555468