周期单变点Poisson过程及参数Bayes估计

摘要：

根据某商场内累计逛街总人数,建立具有周期单变点的Poisson过程模型,研究周期等参数的满条件分布,并分别在绝对损失和平方损失作为损失函数的条件下,利用Gibbs与Metropolis-Hastings算法,讨论未知参数的Bayes估计.对给出的结果进行随机模拟与实例分析,表明两种损失函数下的Bayes估计均具有较好的精度.

关键词：Bayes估计、MCMC(MarkovchainMonteCarlo)方法、Metropolis-Hastings算法、Gibbs抽样

所属期刊栏目：55

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金J1310022,11271155

在线出版日期：2017-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：599-605