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帕累托索赔分布中风险参数的经验贝叶斯估计
温利民,张美,程子红,章溢
应用概率统计 , 2015,
Abstract: 本文建立了贝叶斯模型,讨论了帕累托索赔额分布中参数的估计问题,得到了风险参数的极大似然估计、贝叶斯估计和信度估计,并证明了这些估计的强相合性.在均方误差的意义下比较了这些估计的好坏,并通过数值模拟对均方误差进行了验证,结果表明,贝叶斯估计比其他估计具有较小的均方误差.最后,给出了结构参数的估计并证明了经验贝叶斯估计和经验贝叶斯信度估计的渐近最优性.
威布尔部件的经验贝叶斯评估
鄢伟安,宋保维,段桂林,乐黄勇
系统工程理论与实践 , 2013,
Abstract: ?在逐步增加ⅱ型截尾寿命试验下,讨论了威布尔部件可靠性指标的估计及性质.基于linex损失函数,给出了威布尔部件寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的一致最小方差无偏估计、贝叶斯估计及经验贝叶斯估计,并证明了经验贝叶斯估计的渐进最优性.最后运用monte-carlo方法对各种估计的均方误差进行了模拟比较.结果表明,经验贝叶斯估计精度高.
基于安全可提高空间的事故多发信控交叉口判别
王雪松,李佳,谢琨
- , 2015, DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2015.03.014
Abstract: 贝叶斯安全可提高空间判别方法通过计算贝叶斯方法估计的事故数与具有相同道路交通特征地点的事故期望的差值,对事故多发信控交叉口进行判别;差值越大,表明安全改善潜能越大.贝叶斯方法结合事故观测值和具有相同道路交通特征地点的事故期望估计事故数,消除了事故观测值的随机波动特性.基于全贝叶斯安全可提高空间方法判别上海市事故多发信控交叉口,并与事故绝对数方法、经验贝叶斯方法、全贝叶斯方法、经验贝叶斯安全可提高方法的判别结果进行对比,发现该判别方法最优.
The Bayesian based potential for safety improvement method identifies signalized intersection hotspots using the difference between the Bayesian posteriors of crash number and the expected crash number for similar sites which are obtained from the regression model. As the difference increases, the potential for safety improvement increases. In addition, the Bayesian method combines clues from both the observed crash frequency of a specific site and the expected crash number for similar sites to estimate the crash number which can overcome the problem associated with the fluctuation of observed crashes. Based on signalized crash data at intersections in Shanghai, the full Bayesian based potential for safety improvement method is compared with the crash frequency method, the empirical Bayesian method, the full Bayes method and the empirical Bayesian based potential for safety improvement method. The results show that the proposed full Bayesian potential for safety improvement is superior to other methods
经验贝叶斯岭估计在加速度计标定中的应用
姜岩松,刘雨,苏宝库
哈尔滨工程大学学报 , 2011, DOI: doi:10.3969/j.issn.1006-7043.2011.05.006
Abstract: 针对高精度加速度计在重力场的标定试验,为了消除正交双表g??2观测模型引起系统复共线性的影响和提高加速度计模型系数的辨识精度, 文中提出了一种经验贝叶斯岭估计辨识方法并应用于正交双表误差模型的参数辨识中.从仿真分析和实验结果中看出,与传统的最小二乘法相比,经验贝叶斯岭估计能够消除系统的复共线性,可以分离出二次项系数??K????2,且辨识精度较高.
基于贝叶斯估计的多分辨图像滤波方法
胡战虎
电子学报 , 2002,
Abstract: 图像的小波系数具有很强的非高斯统计特性,可以建立推广的拉普拉斯先验分布,用贝叶斯估计对图像小波系数滤波来达到降噪目的.由于正交小波的正交性质能够保证白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的,基于正交小波变换的贝叶斯估计有较好的降噪性能.
关于两种贝叶斯模型的一致性比较
濮晓龙,徐靖
华东师范大学学报(自然科学版) , 2004,
Abstract: 主要讨论两样本情况下两种不同贝叶斯估计方法之间存在的差异.方法一是假定xi(i=1,2)关于θi(i=1,2)条件独立;方法二假定x1、x2无条件独立.在考虑θ1的统计分析时,研究这二种方法的结果有无明显的差别.由实际分析可以得出结论:用两种模型对θ1进行贝叶斯估计差异不大.
随机删失下刻度参数的单调经验贝叶斯检验
王立春
应用概率统计 , 2007,
Abstract: 利用经验贝叶斯方法研究了刻度指数族的两行动问题,提出了一个在历史样本被随机右删失的条件下收敛速度可以任意接近$O(n^{-1})$的单调经验贝叶斯检验.
Kamp保费原理的非参数估计
Nonparametric Estimation of Kamp Premium Principle
 [PDF]

熊佳, 温利民
Statistics and Applications (SA) , 2013, DOI: 10.12677/SA.2013.23010
Abstract:

本文结合广义加权保费对Kamp保费原理进行简单介绍,并通过建立贝叶斯理论模型,给出一组样本对参数假定一个先验分布,且利用贝叶斯公式计算后验均值。在此前提下对Kamp保费原理进行贝叶斯估计,线性贝叶斯估计以及对参数进行渐进分析后得到其信度估计。同时,对此估计证明其渐进性。最后,用数值模拟验证估计的收敛性。
Based on the generalized weighted premium, this paper gives a brief introduction on Kamp pre- mium principle. Through the establishment of Bayesian theory model, a set of samples is given to assume that parameters have a prior distribution. Then the Bayesian formula is used to calculate the posterior mean value. We make Bayesian estimation and linear Bayesian estimation on the Kamp premium principle, and get the credibility estimation of Kamp premium principle after analyzing the approximate of parameters under above conditions. At the same time, we prove the asymptotic of this estimation. Finally, the convergence of the provided estimates is tested by the numerical simulation.

一种基于区间估计的粒子滤波算法
马成,朱奕,伞冶
哈尔滨工业大学学报 , 2013, DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2013.11.002
Abstract: 针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,本文提出了一种基于区间估计的粒子滤波算法.新算法从辅助粒子滤波算法的理论出发,首先对系统状态的期望值进行区间估计,然后在该区间上均匀采样,并利用当前观测信息进行修正,最后得出滤波结果.为了保证估计区间的有效性和算法计算效率,本文给出了区间扩展条件.由于算法直接在区间上均匀采样,不仅避免了重采样带来的样本贫化,而且保证了粒子的多样性.实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度,明显优于一般的粒子滤波算法.
贝叶斯方法在审计子总体稀少项目估计中的应用
胡桂华
财会月刊 , 2009,
Abstract: 在抽样审计过程中有时需要估计一个相对于整个总体来说单位数非常稀少的子总体的均值、总值或是单位数目。这时,从总体所抽取的样本中可能只包含数目很少的子总体单位,甚至可能一个子总体的单位都没有。这时,传统的子总体估计技术便遇到了困难。本文通过对Y.Liu等人的研究进行解读和再加工,介绍了他们所设计的方法技术。  【关键词】子总体估计贝叶斯统计抽样审计一、引言  假设审计对象是由N张发票组成的一个总体。每张发票的票面金额是已知的,记作xi(i=1,2,…,N)。发票总体分为两个子总体:错误发票(稀少项目,后同)子总体和非错误发票子总体。我们的审计目标是估计错误发票子总体(记为“j域”)错误发票票面金额的总值。  传统的做法是应用子总体估计技术。即首先定义第i(i=1,2,…,N)总体单位的下列标志值:
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