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对数正态多层贝叶斯模型的参数估计
1
作者 王志凯 黄介武 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期12-19,共8页
为了更好地捕捉呈偏态分布数据的变化,提高统计推断的精确度,将对数正态多层先验分布的构造方法与贝叶斯定理结合建立了对数正态多层贝叶斯模型。利用Gibbs抽样算法对各未知参数进行贝叶斯估计,并对使用Gibbs算法所生成的迭代链进行收... 为了更好地捕捉呈偏态分布数据的变化,提高统计推断的精确度,将对数正态多层先验分布的构造方法与贝叶斯定理结合建立了对数正态多层贝叶斯模型。利用Gibbs抽样算法对各未知参数进行贝叶斯估计,并对使用Gibbs算法所生成的迭代链进行收敛性诊断。随机模拟结果显示,在相对误差、均方误差(MSE)准则下,贝叶斯估计的效果较似然估计更优。最后,通过实证分析证明了所建立的模型是切实可行的。 展开更多
关键词 正态多层贝叶斯模型 对数正态多层贝叶斯模型 贝叶斯估计 Gibbs算法
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多层贝叶斯模型在消费者偏好分析中的应用研究——基于手机市场数据
2
作者 张浩 王哲 朱佩枫 《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第3期107-112,共6页
基于手机市场的调研数据,构建了多层贝叶斯模型,并将其与传统哑变量回归模型进行比较,得出前者比后者具有更好的模型拟合能力和预测能力的结论。利用有人口特征变量的多层贝叶斯随机效应模型来完成对所有未知参数的估计,从个体内行为和... 基于手机市场的调研数据,构建了多层贝叶斯模型,并将其与传统哑变量回归模型进行比较,得出前者比后者具有更好的模型拟合能力和预测能力的结论。利用有人口特征变量的多层贝叶斯随机效应模型来完成对所有未知参数的估计,从个体内行为和个体间行为两个层面对消费者的偏好行为进行全面分析,结果发现该模型可以很好解释消费者的总体偏好及其偏好差异性。 展开更多
关键词 贝叶斯方法 多层贝叶斯模型 手机市场 消费者偏好
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对数正态多层贝叶斯混合模型的参数估计
3
作者 王志凯 黄介武 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2024年第2期16-24,共9页
用传统的正态多层贝叶斯混合模型在对具有均值异质性和方差异质性的偏态分布数据进行统计推断时效果不佳.针对这一问题,本文对数正态多层先验分布的构造与贝叶斯定理相结合,并引入到混合模型中,从而建立了对数正态多层贝叶斯混合模型.... 用传统的正态多层贝叶斯混合模型在对具有均值异质性和方差异质性的偏态分布数据进行统计推断时效果不佳.针对这一问题,本文对数正态多层先验分布的构造与贝叶斯定理相结合,并引入到混合模型中,从而建立了对数正态多层贝叶斯混合模型.在混合模型的混合个数(k)已知的情况下,利用Gibbs抽样算法对各未知参数进行贝叶斯估计,并对使用Gibbs算法所生成的迭代链进行收敛性诊断.随机模拟结果显示,在相对误差、均方误差(MSE)准则下,贝叶斯估计的效果较似然估计更优.最后,通过实证分析证明了所建立的模型是切实可行的. 展开更多
关键词 混合模型 正态多层贝叶斯混合模型 对数正态多层贝叶斯混合模型 贝叶斯估计 Gibbs算法
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客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究 被引量：3
4
作者 王海伟 谢禹 王雅林 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期949-954,共6页
现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额... 现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额服从联合对数正态分布,借助"正态—Wishart"共轭先验分布族对后验近似标准分布进行推导,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法中的吉布斯抽样和梅托普利斯—海斯丁算法估计参数.模型不仅满足变量相关性特点,提高了客户购买行为预测的准确性,正态性假设还能对客户购买行为的波动性进行预测.对一高分子企业进行实证研究,并进一步针对模拟次数和统计变量数量进行参数优化,结果证明其适用性与准确性都优于传统预测方法. 展开更多
关键词 多层贝叶斯模型 双变量对数正态分布 马尔科夫链蒙特卡洛模拟 客户购买行为
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上海市大型公共建筑能耗的贝叶斯统计分析 被引量：7
5
作者 徐鹏涛 刘吉彩 +1 位作者 郑鹭 岳荣先 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2017年第2期169-177,共9页
在建筑能耗的计量过程中,积累了大量的实时能耗数据.这些数据的特点是数量大、噪声大,存在缺失和测量误差等.如何分析和应用如此海量数据,是一个极具挑战性的问题.以2015年上海市大型建筑的电耗数据为研究对象,通过建立多层贝叶斯模型,... 在建筑能耗的计量过程中,积累了大量的实时能耗数据.这些数据的特点是数量大、噪声大,存在缺失和测量误差等.如何分析和应用如此海量数据,是一个极具挑战性的问题.以2015年上海市大型建筑的电耗数据为研究对象,通过建立多层贝叶斯模型,对各类型大型建筑的月平均单耗、年平均单耗进行估计.该结果将可以帮助政府监管部门对建筑节能工作进行有效评价. 展开更多
关键词 大型公共建筑 多层贝叶斯模型 平均单耗估计 MCMC抽样
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混合广义线性模型
6
《统计教育》 1996年第1期16-20,共5页
本文首次提出混合广义线性模型，此模型包括通常的标准广义线性模型以及贝叶斯多层广义线性模型。对二分量混合广义线性模型，利用近似准似然方法讨论其参数估计。对指数族混合广义线性模型，利用标准的广义线性模型分析方法得到参数的... 本文首次提出混合广义线性模型，此模型包括通常的标准广义线性模型以及贝叶斯多层广义线性模型。对二分量混合广义线性模型，利用近似准似然方法讨论其参数估计。对指数族混合广义线性模型，利用标准的广义线性模型分析方法得到参数的迭代估计。至于Ａｌｂｅｒｔ提出的贝叶斯多层先验分析方法，我们给出简单的讨论与修正；并且讨论与分析两个特殊的贝叶斯多层广义线性模型，给出它们的有关详细结果。最后，对混合广义线性模型。 展开更多
关键词 广义线性模型 混合广义线性模型 贝叶斯多层广义线性模型 准似然 密度的逼近 EM算法
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基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模 被引量：3
7
作者 林春漪 马丽红 +1 位作者 尹俊勋 陈建宇 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期400-404,共5页
针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian... 针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)融合对象语义,从而建立一个多层的医学图像语义模型,目的在于支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索。为了验证此方法的有效性,将其用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,实验表明了该方法用于医学图像语义建模是有效的,并且具有直观的结构性知识表达。 展开更多
关键词 多层贝叶斯网络混合高斯模型语义建模 医学图像
原文传递
城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究 被引量：6
8
作者 韩春阳 黄合来 +1 位作者 唐进君 张可可 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期202-207,共6页
为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数... 为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明:所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因. 展开更多
关键词 交通工程 交通拥堵感知 个体感知差异 多层有序Logit贝叶斯模型
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