模型参数分布未知的贝叶斯预测  

Bayesian Forecasting for Unknown Distribution of Model Parameters

作　　者：张孝令[1] 杨新章[1] 刘安 

机构地区：[1]山东矿业学院济南分院

出　　处：《山东矿业学院学报》1997年第3期328-333,共6页Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science)

基　　金：山东省自然科学基金

摘　　要：本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。Linear Baysian method is introduced, then it is applied in Bayesian dynamic linear model (DLM), model′s updating recurrence and forecasting algorithm are derived when the distributions of model parameters are unkmown. Thus, the useful range of Bayesian dynamic linear Model is extend.

关 键 词：线性贝叶斯方法 模型参数分布 贝叶斯预测 

分 类 号：O211.67[理学—概率论与数理统计]