【摘 要】
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首先建立泊松分布参数多变点模型,给出该分布参数多变点的似然函数,探究变点位置参数和分布参数的满条件后验分布。利用可逆跳跃马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法确定该模型中变点的个数,在变点个数确定的基础上,进一步利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法中的Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法对参数满条件后验分布进行抽样,利用抽样均值和最大后验法对变点位置参数和分布参数进行估计。仿真结果和美国矿难实例均表明,结合RJMCMC算法和普通MCMC方法对泊松分布序列的变点检测很有效。
【基金项目】
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国家自然科学基金(51878558)。
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首先建立泊松分布参数多变点模型,给出该分布参数多变点的似然函数,探究变点位置参数和分布参数的满条件后验分布。利用可逆跳跃马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法确定该模型中变点的个数,在变点个数确定的基础上,进一步利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法中的Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法对参数满条件后验分布进行抽样,利用抽样均值和最大后验法对变点位置参数和分布参数进行估计。仿真结果和美国矿难实例均表明,结合RJMCMC算法和普通MCMC方法对泊松分布序列的变点检测很有效。
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