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结合经验贝叶斯的极大似然方法

A MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD COMBINED WITH EMPRICAL BAYESIAN APPROACH
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摘要 极大似然方法和贝叶斯方法是两种截然不同的统计方法 ,各有优缺点 .由于统计思想的不兼容 ,一般不结合起来使用 .本文根据统计学习理论的思想提出一种将两者结合使用的新方法 ,可以综合两者的优点 。 Maximum likelihood method and Bayesian approach are completely different statistical means.Both have their own advantages and disadvantages. However, because of their incompatibility in statistical thoughts,they are seldom used together. In this paper, a new method is proposed that can cornbine both of them according to statistical learning theory. It giyes a new solution to the multiple change points of variance problem.
作者 廖远甦
出处 《经济数学》 2003年第2期46-51,共6页 Journal of Quantitative Economics
关键词 经验贝叶斯方法 极大似然方法 统计学习理论 方差多变点 Empirical bayesian approach, maximum likelihood method, statistical learning theory
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Inclan, C. , Detection of multiple changes of variance using posterior odds, Journal of Business & Economic Statistics, 11(July, 1993). 280-300.
  • 2Vapnik著,张学工译.统计学习理论的本质.清华出版社,2000.
  • 3吴喜之.现代贝叶斯统计学[M].北京:中国统计出版社,2000..
  • 4复旦大学.概率论和数理统计.高等教育出版社,1995.

共引文献6

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