贝叶斯因子相关论文
近年来,多元时间序列引起了众多统计学者的关注.实际生活中我们也通常会遇到这样的时间序列,例如在经济中需要研究不同地区月度失......
在股票市场中,金融时间序列的波动通常是随着时间变化的,近年来,研究金融市场中波动率的变化特征已经成为了学者们关注的焦点。用......
本文在Chen和Fan(2018)[1]的论文基础上,对momentum给出了两种不同的定义,分别用一段时期内分差(主队得分减去客队得分)变化的斜率......
不显著结果(如,p>0.05)在心理学研究中十分常见,且容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小......
对许多统计和科学研究来说,计算概率模型的正规化常数(比)是一个基本的计算问题.处理此类问题一般有三类方法:(1)分析近似,(2)数值......
本文主要研究非J下态假定下的动态线性模型观测方程：y=Fθ+ν，ν～[0，V]；状态方程：θ=Gθ+ω，ω～[0，W]．(“非正态”是指参数向量θ和误差向量......
众所周知，金融时间序列存在着波动性问题.而且波动性的研究是描述金融市场性质的核心问题，因为资产收益的波动率是资本资产定价、风......
随着数据收集技术的进步，超高维数据频繁的出现于多种科研领域，如自然科学，工程学和人文科学。然而现存的变量选择方法，如:LASSO，LARS，SC......
偏正态分布是正态分布的一种推广,它是由Azzalini于1985年提出的一种既保留正态分布的特性又包含单峰偏度的分布.在实际应用中我们......
本文是对近十年来科学前沿热点问题之一的全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)的一个综述,侧重于介绍其中所用......
本文研究了非线性贝叶斯动态模型的随机模拟.在更宽泛的先验分布假设下.利用重要性再抽样的方法,以＂样本＂代替＂分布＂,实现了对模型的后......
在贝叶斯统计学中，贝叶斯因子是进行模型选择的主要工具，但在计算贝叶斯因子时，要用到不正常的无信息先验，这会产生带有随机性的常数因......
为动态预测桥梁结构的非均匀极值应力信息,采用桥梁监测系统的极值应力数据,建立非均匀极值应力的贝叶斯动态线性模型.考虑到BDLM......
引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数，给出AR模型阶数蠡的一个强相合估计，最后用随机模拟对其与AIC（k），BIC（k）两种定阶准则进行比较得出，该估......
在复杂疾病中,"多效性"是一种普遍存在的现象。全基因组关联分析(GWAS)显示,在研究与复杂疾病相关的遗传变异中,对多元表型进行联......
容迟网络的概率路由算法根据节点与信宿节点之间相遇的概率判断是否转发报文，但相遇概率不能真正准确地反映报文递交成功的概率。针......
基因和异构体差异表达分析是获取基因和异构体功能的重要途径,现已成为生物信息学的一个重要领域。RNA-seq是一种高通量测序技术,......
为了解决考虑不确定性时仿真系统动态输出验证问题,提出一种基于数据特征的仿真系统动态输出验证方法。首先在给出数据特征度量模......
为采用贝叶斯分析方法解决模型选择问题,针对传统的Box-Cox模型线性与非线性的选择问题,将路径抽样法应用于贝叶斯因子的计算,引进......
主要考虑非线性结构方程模型的模型选择问题,提出了用路径抽样对测量方程和结构方程均可为非线性的一般非线性结构方程模型计算贝......
单位根检验是检验时序中是否具有平稳性的一种重要方法.最初经典单位根检验法很受学者们的欢迎,后来随着统计学者对这一领域的关注......
三支决策理论是对二支决策理论的推广,它将对象划分到接受域,拒绝域和边界域,使最终的决策结果保留待判类,从而避免直接接受或拒绝......
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验（Null hypothesis significance test,NHST）......
针对水文频率分析中线型的不确定性问题,利用基于贝叶斯因子理论的模型选择与综合方法进行研究.介绍了利用贝叶斯因子进行模型选择......
波动性是金融市场最为重要的特征之一,它是资本资产定价、风险管理和投资组合理论的核心变量。通常,用来描述金融时间序列波动性的......
提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价（HRABN）方法，其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点，该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分......
近年来,心理学研究者逐渐认识到假设检验这一推论统计方法在理论与实践中的不足。在心理学研究面对日益严重的“可重复危机”、急......
在金融时间序列分析中，检验ARCH效果和决定合适的阶是ARCH模型的重要研究主题，在贝叶斯框架下，本文使用贝叶斯因子来检验ARCH效果和选......
利用二分法将含有多个变点的泊松序列进行分割,将泊松序列多变点问题转化为没有变点和仅有一个变点的问题,运用贝叶斯因子进行模型......
针对经济时序DF单位根检验方法在小样本条件下功效偏低问题,应用贝叶斯统计方法对中国居民消费水平进行单位根检验,提高单位根检验......
对于0-1(伯努利)序列中的变点问题,本文提出了一个确定变点的个数和位置的贝叶斯方法。首先借助于二分法把变点个数的确定问题转化......
期刊
在贝叶斯统计中计算一组竞争模型的后验概率及其相关贝叶斯因子一直是一个较难且有挑战性的课题。贝叶斯模型选择就是通过观测的数......
时间序列分析的主要任务就是如何对数据用数学模型去近似地描述和拟合,这在时间序列分析中称为时间序列的建模。时间序列的建模主......
利用贝叶斯因子对AR模型定阶问题进行讨论,并给出了AR模型的贝叶斯因子的具体表达式,且用随机模拟对其与AIC(k),BIC(k)两种定阶准......
对传统的跳跃SV模型进行扩展,提出了波动率方程中带有协变量的跳跃SV模型,给出了模型参数估计的MCMC算法,并将扩展的跳跃SV模型用......
现在大多数经济模型都涉及时间序列数据,而此时就可能出现模型的参数会随时间的变化而改变,即所谓的结果稳定性的问题。文章研究了......
随着我国民航机队规模的不断扩大，民航安全形势和压力越来越严峻，新一代航空运输系统也对行业提出了“安全关口前移”和“持续安全”......
提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法.它充分利用了表面法向高斯混合模型的物理含义,使数据聚类的次数减少,......
在现代资产定价理论中,一个基本的假定是证券资产风险溢价满足方差齐性。然而,这样的假设未必是正确的,因此,需要对资产定价模型进......
在金融时间序列分析中,单位根检验是一个相当重要的研究问题。对于数据生成过程为自回归的厚尾金融时序数据,古典的ADF单位根检验......
本文讨论了中文文本挖掘的三个问题:分词、关键词提取和文本分类。对分词问题,介绍了基于层叠隐马尔可夫模型的ICTCLAS分词法,以及......
空间计量经济学发展了一系列的空间计量模型,但在实证研究中如何根据实际问题选用最佳模型,尚无统一的筛选框架。而且既有文献中用......
期刊
突发性传染病严重危害人类健康并阻碍着社会经济的发展.2003年爆发的严重急性呼吸系统综合症(简称SARS),2009年爆发的甲型H1N1和20......
本文提出一种改进的多重尝试Metropolis算法,用于非线性动态随机一般均衡模型的贝叶斯参数估计和模型选择。多重尝试策略通过每次......
