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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别
被引量:
1
1
作者
王康宁
汪四水
机构
重庆文理学院
苏州大学
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2012年第1期31-37,共7页
文摘
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。
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
Keywords
Latent Variables
Gibbs Sampling
Variable Selection
Outlier Identification
Ordinal Data
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别
王康宁
汪四水
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2012
1
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