本文作者：何朝兵；刘华文；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：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,进行随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.
【论文正文预览】：0引言近年来变点问题成为统计学中比较热门的研究方向,它广泛应用于工业质量控制、水文统计、金融、经济、地震预测等领域.目前变点分析方法主要有极大似然法、最小二乘法、贝叶斯法和非参数方法等.关于变点问题的研究可参见文献[1-7].随着统计计算技术的快速发展,贝叶斯方法
【文章分类号】：O212.1
【稿件关键词】：完全数据似然函数满条件分布MCMC方法Gibbs抽样Metropolis-Hastings算法
【参考文献】:

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【稿件标题】：【标准正态分布】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
【作者单位】：安阳师范学院数学与统计学院;山东大学数学学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多福州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9381/)投稿信息
【版权所有人】：何朝兵；刘华文；

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