泊松过程单变点模型的贝叶斯参数估计

发布时间：2018-05-05 19:58

  本文选题：泊松过程 + 变点　； 参考：《兰州理工大学学报》2017年02期

【摘要】：利用泊松分布和二项分布的关系,通过引入潜在变量得到了泊松过程单变点模型比较简单的似然函数.得到了未知参数的满条件分布,对满条件分布进行了Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟试验的结果表明贝叶斯估计的精度较高.
[Abstract]:By using the relation between Poisson distribution and binomial distribution, the simple likelihood function of Poisson process single change point model is obtained by introducing potential variables. The full conditional distribution of unknown parameters is obtained. The full conditional distribution is sampled by Gibbs and the parameters are estimated based on Gibbs samples. The results of random simulation show that the accuracy of Bayesian estimation is high.
【作者单位】： 安阳师范学院数学与统计学院;
【基金】：河南省科技攻关计划(162102310384) 河南省高等学校重点科研项目(16A110001)
【分类号】：O212.8

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本文编号：1849090