平稳AR模型阶数的贝叶斯因子判据

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平稳AR模型阶数的贝叶斯因子判据

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平稳AR模型阶数的贝叶斯因子判据

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-8 页
1 绪论	第8-11 页
· 选题背景	第8 页
· 国内外研究概况	第8-10 页
· 本文的内容安排	第10-11 页
2 预备知识	第11-20 页
· 贝叶斯统计	第11-13 页
· 贝叶斯公式	第11-12 页
· 先验分布的选择	第12-13 页
· 贝叶斯方法的优点	第13 页
· MCMC方法与Gibbs抽样	第13-17 页
· MCMC方法的基本思路	第14-15 页
· 满条件分布	第15-16 页
· Gibbs抽样	第16-17 页
· AR 模型的介绍	第17-20 页
· 建立时序模型的基本思想	第17-18 页
· 自回归模型	第18-20 页
3 AR 模型阶数的贝叶斯因子判据	第20-34 页
· AR 模型的贝叶斯因子	第20-21 页
· AR 模型的贝叶斯因子的计算	第21-23 页
· 主要结果	第23-24 页
· 一些引理	第24-28 页
· 定理的证明	第28-32 页
· 模拟计算	第32-34 页
4 观测数据对AR 模型阶数的贝叶斯因子判据的影响	第34-43 页
· 计算边缘密度的CHIB’S 抽样方法	第34-36 页
· 在完全数据情形下AR 模型贝叶斯因子的计算	第36-38 页
· 在不完全数据情形下AR 模型贝叶斯因子的计算	第38-39 页
· 观测数据对AR 模型阶数的贝叶斯因子判据的影响	第39-40 页
· 实例和比较	第40-43 页
致谢	第43-44 页
参考文献	第44-47 页
附录攻读硕士期间发表的论文目录	第47 页

本篇论文共47页，点击这进入下载页面。

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