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自回归模型的贝叶斯经验似然推断
【摘 要】
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贝叶斯统计推断方法广泛应用于解决各类统计推断问题,其优点是可充分考虑到样本信息、总体信息和先验信息。经验似然方法是一种非参数统计推断方法,在不需要对分布进行假设的条件下,经验似然方法可以得到基于数据的置信域。本文通过对经验似然函数进行泰勒展开,构造出一类渐近服从正态分布的非参数似然函数,进而使贝叶斯方法和经验似然方法有机地结合起来。基于这种贝叶斯经验似然方法,本文考虑了两类时间序列模型的贝叶斯经验
【出 处】
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长春工业大学
【发表日期】
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2021年08期
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