具有Rao简单结构的多元t-模型的无信息先验分布  

The non-information prior distribution of multivariate T-model with Rao's simple structure

作　　者：邹清明[1] 张怀雄[1] 

机构地区：[1]云南大学统计系云南大学应用统计中心,云南昆明650091

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》2003年第2期94-100,共7页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10261009).

摘　　要：先验分布是Bayes分析的基础,在数理统计的许多方面有广泛应用.确定先验分布的方法有多种,其中最重要的一种是Jefferys无信息不变先验原则.文章应用此原则得到了具有Rao简单结构的多元t-模型中参数的无信息先验分布.The prior distribution is a basis of the Bayesian analysis and has extensive application in many aspects of mathematical statistics.There are several ways to obtain the prior distribution.Among these approaches,the most important one is Jefferys' noninformation invariance prior principle.In this paper,by applying this principle,the prior distribution of a multivariate tmodel with Rao's simple structure is obtained.

关 键 词：无信息先验分布 Jefferys原则 多元T-模型 FISHER信息阵 

分 类 号：O212.2[理学—概率论与数理统计]