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基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别 被引量:1
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作者 王康宁 汪四水 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第1期31-37,共7页
本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别... 本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 隐变量 GIBBS抽样 自变量选择 异常点识别 多值序次数据
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