Gibbs抽样算法及软件设计的初步研究 被引量：10

1

作者 马跃渊 徐勇勇 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第2期124-126,共3页

基于贝叶斯理论框架 ,对适应于广义线性模型的Gibbs抽样技术及相关算法进行了理论与实践的研究 ,初步提出了在面向对象开发环境下开发该类软件的基本构架。对实例进行实际运算并将计算结果与权威统计软件SPSS及WinBUGS进行对比 ,参数估... 基于贝叶斯理论框架 ,对适应于广义线性模型的Gibbs抽样技术及相关算法进行了理论与实践的研究 ,初步提出了在面向对象开发环境下开发该类软件的基本构架。对实例进行实际运算并将计算结果与权威统计软件SPSS及WinBUGS进行对比 ,参数估计值相互接近 ,模拟运算时间短 ,但与WinBUGS相比仍有差距。 展开更多

关键词 软件设计 gibbs抽样算法 贝叶斯统计理论 统计学

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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1

2

作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 gibbs抽样算法

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基于LDA的煤矿安全隐患主题发现研究 被引量：19

3

作者 谭章禄 王泽 陈晓 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期123-128,共6页

为提高安全管理者对安全隐患数据的理解和认知水平,增强其隐患排查和治理能力,以潞安集团司马煤业有限公司2014年安全隐患记录为数据源,基于潜在狄利克雷分配模型(LDA)挖掘煤矿安全隐患主题。利用R软件进行主题模型参数估计、模型计算,... 为提高安全管理者对安全隐患数据的理解和认知水平,增强其隐患排查和治理能力,以潞安集团司马煤业有限公司2014年安全隐患记录为数据源,基于潜在狄利克雷分配模型(LDA)挖掘煤矿安全隐患主题。利用R软件进行主题模型参数估计、模型计算,最终优选出14个安全隐患主题;采用桑基图揭示隐患主题与责任主体、隐患致因之间的关系。结果表明:LDA主题模型能较好揭示煤矿安全隐患数据中的潜在规律,为煤矿隐患排查、隐患治理以及安全管理决策提供重要信息。 展开更多

关键词 煤矿隐患 潜在狄利克雷分配模型(LDA) gibbs抽样算法 词云 桑基图

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指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析 被引量：6

4

作者 刘飞 王中伟 张为华 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期128-132,共5页

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。... 针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。 展开更多

关键词 指数分布 可靠性增长 狄氏分布 BAYES估计 联合后验分布 gibbs抽样算法

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面板数据分位回归模型中固定与随机效应的选择 被引量：3

5

作者 罗幼喜 李翰芳 田茂再 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第15期4-8,共5页

随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩... 随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩。通过对固定和随机效应分别引入不同形式的条件Laplace先验,构造了一种与Group Lasso-Lasso惩罚相等价的贝叶斯双惩罚分位回归估计方法。通过设计切片Gibbs抽样算法,快速有效地解决了模型参数估计问题。计算机模拟显示,该方法不仅能对固定和随机效应参数进行精确估计,而且能对模型中真实包含的固定和随机效应进行自动选择。 展开更多

关键词 随机效应 贝叶斯双惩罚方法 Laplace先验 GROUP Lasso 切片gibbs抽样算法

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混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究 被引量：3

6

作者 李翰芳 罗幼喜 田茂再 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第4期97-103,共7页

本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复... 本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。 展开更多

关键词 混合效应模型 有限正态混合分布 Stick-Breaking先验 潜变量 gibbs抽样算法

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基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用 被引量：3

7

作者 李卫国 熊炳忠 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第14期3648-3651,3655,共5页

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别... 提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。 展开更多

关键词 相关系数平稳序列 MCMC模拟 贝叶斯估计 gibbs抽样算法 电网负荷

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函数型累积Logistic回归模型研究与应用 被引量：2

8

作者 罗幼喜 邓楠 +1 位作者 胡超竹 李翰芳 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期185-194,共10页

该文针对响应变量为有序多分类标量数据,协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型,并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为:首先,通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系,同时对回... 该文针对响应变量为有序多分类标量数据,协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型,并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为:首先,通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系,同时对回归系数函数和回归函数型自变量选取主成分基函数进行展开,设置潜变量模型误差项服从Logistic分布.再利用Polya-Gamma变换解决模型似然函数的复杂性,并求得回归系数展开系数的后验分布从而构建Gibbs抽样算法.最后将该方法应用与模拟数据和实际空气质量指数(AQI)的分析,结果显示能较好地对模拟数据和空气质量指数(AQI)污染状况进行分类. 展开更多

关键词 函数型数据 主成分分析 累积Logistic回归 Polya-Gamma变换 gibbs抽样算法

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面板数据贝叶斯双惩罚分位回归方法研究 被引量：3

9

作者 舒婷 罗幼喜 李翰芳 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期150-165,共16页

在面板数据混合效应模型中,大量未知随机效应的存在,给模型参数估计带来极大困难;同时随机误差的分布未知,不同分布下的随机误差会增加模型计算的复杂度,对固定效应与随机效应系数的变量选择与估计带来困难。为了解决这一问题,本文建立... 在面板数据混合效应模型中,大量未知随机效应的存在,给模型参数估计带来极大困难;同时随机误差的分布未知,不同分布下的随机误差会增加模型计算的复杂度,对固定效应与随机效应系数的变量选择与估计带来困难。为了解决这一问题,本文建立贝叶斯双Adaptive Lasso分位回归模型,将Adaptive Lasso惩罚函数同时引入到含固定效应与随机效应的面板数据中,构造参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,该方法不仅能准确估计不同面板数据模型的参数系数,还能对重要变量进行选择。 展开更多

关键词 双Adaptive Lasso惩罚 gibbs抽样算法 分位回归 随机效应 贝叶斯方法

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林分径级分布预测模型参数的贝叶斯法估计--以金沟岭林场样地数据为例 被引量：1

10

作者 于汝川 张青 +1 位作者 岳朝方 亢新刚 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期30-35,共6页

以吉林省金沟岭林场云冷杉针阔混交异龄林26块检查法样地的5次观测数据为基础,建立转移矩阵模型对一定周期的林分径级分布进行预测。分别利用经典统计学方法和贝叶斯方法对转移矩阵模型的参数进行估计,建立了固定参数的矩阵模型和贝叶... 以吉林省金沟岭林场云冷杉针阔混交异龄林26块检查法样地的5次观测数据为基础,建立转移矩阵模型对一定周期的林分径级分布进行预测。分别利用经典统计学方法和贝叶斯方法对转移矩阵模型的参数进行估计,建立了固定参数的矩阵模型和贝叶斯矩阵模型,并对两种模型的预测效果进行对比。结果显示,固定参数的转移矩阵模型对林分径级分布的预测值比实际值偏高,贝叶斯模型的预测结果更接近林分的实际径级分布,证明了贝叶斯参数估计方法比固定参数平均的方法所建模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 转移矩阵模型 林分径级分布 贝叶斯统计 MCMC方法 gibbs抽样算法

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左删失数据的双惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法 被引量：2

11

作者 舒婷 罗幼喜 +1 位作者 胡超竹 李翰芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第5期27-33,共7页

在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中,通常包含大量截尾数据,若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型,参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂,造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时,在高维情形下,由于受大量未知... 在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中,通常包含大量截尾数据,若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型,参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂,造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时,在高维情形下,由于受大量未知随机效应的干扰,固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题,文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法,主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中,构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。 展开更多

关键词 删失混合效应模型 Adaptive Lasso惩罚 Tobit分位回归 gibbs抽样算法 贝叶斯方法

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经典非参数回归模型和贝叶斯非参数分位数回归模型的比较 被引量：2

12

作者 孔航 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第17期34-39,共6页

文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点：第一,分位点差异性。该模型有别于传统的... 文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点：第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。 展开更多

关键词 非参数回归模型 分位数 gibbs抽样算法 联合密度函数

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