河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)

作品数：13被引量：29H指数：4
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左截断右删失数据下伽玛分布参数多变点的贝叶斯估计
《四川师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期398-403,共6页何朝兵 
国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)资助项目
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下伽玛分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法得到了参数的Gibbs样本,把G...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
截断删失情形下泊松分布参数多变点的Bayes估计被引量：1
《应用数学》2014年第3期603-609,共7页何朝兵 
河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)
通过添加数据得到截断删失情形下泊松分布的完全数据似然函数,研究变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行估计,详细介绍MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明参数Ba...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计被引量：3
《福州大学学报（自然科学版）》2014年第4期507-513,共7页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金资助项目(61174099);河南省教育厅自然科学基金资助项目(2011B110001)
通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
左截断右删失数据下几何分布参数多变点的贝叶斯估计被引量：4
《重庆师范大学学报（自然科学版）》2014年第4期100-105,共6页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金(No.61174099);河南省教育厅自然科学基金(No.2011B110001)
首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
IIRCT下泊松分布参数单变点的贝叶斯估计被引量：4
《安徽师范大学学报（自然科学版）》2014年第4期335-338,342,共5页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅自然科学基金资助项目(2011B110001)
首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布尺度参数的点估计
《华中师范大学学报（自然科学版）》2014年第4期479-482,486,共5页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金项目(61174099);河南省教育厅自然科学基金项目(2011B110001)
首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法对尺度参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验,结果表明尺度参数点估计的精度比较高.
关键词：完全数据似然函数 EM算法 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 
左截断右删失数据下泊松分布参数多变点的贝叶斯估计被引量：1
《兰州理工大学学报》2014年第4期136-140,共5页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)
通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 
IIRCT下泊松分布参数多变点模型的贝叶斯估计被引量：2
《数学的实践与认识》2014年第11期176-184,共9页何朝兵 
河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)
通过添加缺损的寿命变量数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布参数多变点模型的完全数据似然函数,研究了变点位置参数和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布...
关键词：完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis—Hastings算法 
带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布参数的点估计被引量：2
《数学的实践与认识》2014年第12期187-195,共9页何朝兵 杜保建 刘华文 
国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)
首先,通过添加数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法,对参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验.结果表明参数点估计的精度比较高,
关键词：完全数据似然函数 EM算法 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 
左截断右删失数据下几何分布参数的点估计被引量：4
《东北师大学报（自然科学版）》2014年第2期25-29,共5页何朝兵 刘华文 
国家自然科学基金资助项目(61174099);河南省教育厅自然科学基金资助项目(2011B110001)
证明了左截断右删失数据下几何分布参数极大似然估计的存在唯一性,给出了由EM算法得到的参数的迭代公式,进行了随机模拟试验,结果表明参数的MLE和EM估计的精度都较高.
关键词：左截断右删失 几何分布 极大似然估计 EM算法 随机模拟 
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