摘要
在多变点模型中借助拉丁变量来计算贝叶斯随机搜索模型,把模型选择问题转化为对拉丁变量后验分布的分析。由于对拉丁变量分量的条件后验分布逐一分析较难实现,文章从拉丁变量整体进行分析,用可逆跳算法可以实现从模型的计算,连续用三个不同的MH算法对拉丁变量的后验分布进行抽样。并对英国司机死亡或者重伤的月度数据集分析,在MAP算法模式下找到了三个变点。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第16期79-81,共3页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(11171117)
广东省自然科学基金资助项目(S2011010002371)