周期单变点Poisson过程及参数Bayes估计

发布时间：2019-06-14 04:02

【摘要】：根据某商场内累计逛街总人数,建立具有周期单变点的Poisson过程模型,研究周期等参数的满条件分布,并分别在绝对损失和平方损失作为损失函数的条件下,利用Gibbs与Metropolis-Hastings算法,讨论未知参数的Bayes估计.对给出的结果进行随机模拟与实例分析,表明两种损失函数下的Bayes估计均具有较好的精度.
[Abstract]:According to the total number of people shopping in a shopping mall, the Poisson process model with periodic single change point is established, and the full conditional distribution of periodic and other parameters is studied. Under the condition of absolute loss and square loss as loss functions, the Bayes estimation of unknown parameters is discussed by using Gibbs and Metropolis-Hastings algorithms. The random simulation and example analysis of the given results show that the Bayes estimation under the two loss functions has good accuracy.
【作者单位】： 吉林大学数学学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:J1310022;11271155)
【分类号】：O212.8

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本文编号：2499080