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多维组合预测的贝叶斯极大似然估计
被引量：
2
1
作者
陆宜清
杨松华
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2005年第3期86-88,共3页
为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法...
为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法,得到了Xp的贝叶斯极大似然估计,其权重随时刻p的改变而改变.本方法充分利用了多维变量间的相关信息,进一步提高了预测的科学性和有效性,体现了对样本信息和预测信息的进一步综合应用.
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关键词
多维组合预测
贝叶斯极大似然估计
协方差阵
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题名
多维组合预测的贝叶斯极大似然估计
被引量：
2
1
作者
陆宜清
杨松华
机构
郑州牧业工程高等专科学校人文与基础科学系
郑州大学数学系
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2005年第3期86-88,共3页
基金
河南省杰出青年科学基金资助项目(0212000200)
文摘
为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法,得到了Xp的贝叶斯极大似然估计,其权重随时刻p的改变而改变.本方法充分利用了多维变量间的相关信息,进一步提高了预测的科学性和有效性,体现了对样本信息和预测信息的进一步综合应用.
关键词
多维组合预测
贝叶斯极大似然估计
协方差阵
Keywords
multidimensional combinational forecast
Bayes maximum likelihood estimate
covariance matrix
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
多维组合预测的贝叶斯极大似然估计
陆宜清
杨松华
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2005
2
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