【摘 要】
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近年来,由于可以使用迪利克雷过程混合、分布距离、RJMCMC算法、BDMCMC算法等方法对具有未知成分数目的混合模型进行贝叶斯分析,贝叶斯混合模型在许多学科中大受欢迎,例如,计量经济学、机器学习、流行病学和生物序列分析。其中,RJMCMC算法被广泛应用于混合高斯分布、混合伽马分布、混合厄朗分布等有限混合分布中,而BDMCMC算法被应用于混合高斯分布、混合伽马分布等有限混合分布中。本文将BDMCMC
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近年来,由于可以使用迪利克雷过程混合、分布距离、RJMCMC算法、BDMCMC算法等方法对具有未知成分数目的混合模型进行贝叶斯分析,贝叶斯混合模型在许多学科中大受欢迎,例如,计量经济学、机器学习、流行病学和生物序列分析。其中,RJMCMC算法被广泛应用于混合高斯分布、混合伽马分布、混合厄朗分布等有限混合分布中,而BDMCMC算法被应用于混合高斯分布、混合伽马分布等有限混合分布中。本文将BDMCMC算法应用于有限混合厄朗分布,对具有共同速率参数的有限混合厄朗模型进行参数贝叶斯估计,混合成分数目k未知但有限。首先将BDMCMC算法与处理标签交换问题相结合,从而确定混合成分数目k的估计值;其次确定各参数的估计值:对权重参数、速率参数取均值得到其估计值,对形状参数的均值取整得到其估计值。实验模拟主要分为两个部分:第一部分是对真实分布是混合厄朗分布的数据进行分析,分别对二成分、三成分、四成分的混合厄朗模型进行参数贝叶斯估计;第二部分是对真实分布不是混合厄朗分布的数据进行分析,分别对一成分的对数正态分布及二成分的截断高斯分布进行参数贝叶斯估计。均说明用具有共同速率参数的有限混合厄朗模型能很好地拟合数据。实例分析用该模型拟合数据Old Faithful Geyser中一次喷发的持续时间（以分钟为单位）,并与Richardson＆Green（1997）的有限混合高斯模型拟合结果进行对比。本文的模型简单易行,适用于各成分相差较大的数据集。
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