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左截断右删失数据下指数分布变点的Bayes估计

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左截断右删失数据下指数分布变点的Bayes估计
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-14页
  1.1 变点问题的研究背景第8页
  1.2 国内外研究现状第8-9页
  1.3 变点问题的一般研究方法第9-12页
    1.3.1 最小二乘法第9-10页
    1.3.2 局部比较法第10-11页
    1.3.3 Bayes方法第11-12页
  1.4 本文的工作及创新点第12-14页
    1.4.1 本文的工作第12页
    1.4.2 创新之处第12-14页
2 Bayes统计第14-18页
  2.1 Bayes统计的发展第14-15页
    2.1.1 Bayes统计的争论第14页
    2.1.2 Bayes统计的优势第14-15页
  2.2 Bayes公式第15-16页
    2.2.1 Bayes公式的事件形式第15页
    2.2.2 Bayes公式的离散分布形式第15页
    2.2.3 Bayes公式的连续分布形式第15-16页
  2.3 先验分布的选取第16-18页
3 左截断右删失数据下指数分布变点Bayes估计第18-24页
  3.1 左截断右删失数据的介绍第18页
  3.2 左截断右删失数据下指数分布的似然函数第18-20页
  3.3 左截断右删失数据下指数分布单变点的Bayes估计第20-21页
    3.3.1 指数分布的单变点模型第20-21页
  3.4 左截断右删失数据下指数分布多变点的Bayes估计第21-24页
    3.4.1 指数分布的多变点模型第21-24页
4 随机模拟第24-34页
  4.1 MCMC方法第24-26页
    4.1.1 MCMC方法简介第24页
    4.1.2 MCMC中常见的两种方法第24-26页
  4.2 左截断右删失数据下指数分布单变点Bayes估计的模拟第26-28页
    4.2.1 指数分布单变点模型的MCMC方法的具体步骤第26页
    4.2.2 指数分布的单变点模型MCMC方法的模拟第26-28页
  4.3 左截断右删失数据下指数分布多变点Bayes估计的模拟第28-34页
    4.3.1 指数分布的多变点模型MCMC方法的具体步骤第28-29页
    4.3.2 指数分布的多变点模型MCMC方法的模拟第29-34页
5 总结与展望第34-35页
致谢第35-36页
参考文献第36-39页
附录第39页
  A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第39页
  B. 一个式子的证明第39页

本篇论文共39页,点击这进入下载页面
 
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