基于层次贝叶斯模型的成渝地区双城经济圈雾霾监测影响因素分析

目的建立科学有效的雾霾影响因素分析方法,解决成渝地区区域性中轻度大气污染问题。方法获取成渝地区双城经济圈2014—2022年空气质量逐时监测数据,结合数据的嵌套结构特征,构建年度时间-站点-地区三水平层次贝叶斯发展模型,并进行经典OLS、IGLS估计,经验贝叶斯和完全贝叶斯的对比分析,论证了完全贝叶斯方法的优势。结果PM_(2.5)浓度受大气污染物、气象、人口、经济、产业结构、农业生产综合因素影响,PM_(2.5)浓度变化速率受到CO、SO2和城镇化率的影响。结论利用层次模型建模分析具有嵌套多层次结构的雾霾监测数据,更科学合理,再借助贝叶斯统计具有利用先验信息和学习机理的优势,更有助于提高模型参数估计和预测精度。

基于层次贝叶斯网络聚类的廉政风险评估分析

本文针对行政执法廉政风险的评估特点和现有评估方法存在的问题,建立了改进的层次贝叶斯网络聚类方法。这种方法对例子数量少、残缺甚至完全没有的特殊样本,也能够进行规则提炼和预测。基于改进的层次贝叶斯,并结合廉政风险的结构体系和历史数据,构建了廉政风险等级评估模型。经验证,预测准确率提升了32.03%,表明该模型预测结果准确、可靠,可用于行政执法廉政风险等级的评估。本研究对行政执法廉政风险评估理论具有一定参考和借鉴意义。

基于层次贝叶斯时空模型的空间多尺度联合分析模型的构建及应用研究

目的在地市和区县两个尺度下,构建基于层次贝叶斯时空模型的空间多尺度联合分析模型,并探讨该模型是否优于单独分析模型。方法在地市和区县两个尺度下,根据我国北方6省(包括内蒙古、山西、黑龙江、河北、吉林、辽宁)的布鲁氏菌病发病数据,构建基于层次贝叶斯时空模型的空间多尺度联合分析模型,并与单独分析的结果进行比较。结果全部模型中,联合分析与单独分析比较,离差信息准则略小,说明联合分析略优于单独分析。结论基于层次贝叶斯时空模型的空间多尺度联合分析模型为正确阐明和解释布鲁氏菌病的时空分布特征提供了新的思路和手段,也可为其他传染病甚至慢性病的同类研究提供方法学参考。

公众改善环境之意愿的层次贝叶斯分析

公众改善环境之意愿的最直接体现是支付意愿。在介绍了多项式概率模型及其层次贝叶斯估计方法后,利用问卷数据研究了北京市公众(大学生群体)对于改善长期空气质量的支付意愿。结果显示,为了在20年内北京市空气质量良级天数(API<100)达到90%以上,公众的支付意愿为未来5年47元/人/月,支付意愿随时间的贴现率大约为3.8%。

基于层次贝叶斯方法的关键词广告转化率影响因素研究

搜索引擎关键词广告中,如何对关键词广告效果进行评估是当前的一个研究热点和难点。文章构建了基于层次贝叶斯方法的转化率实证模型,利用马尔科夫蒙特卡洛方法进行参数估计,并将模型应用于某公司3个月的百度竞价数据。结果表明,热门地区的转化率较偏远地区更高;排名位置靠前的广告转化率也更高,排名位置对广告转化率的影响还和企业的知名度(或市场地位)有关;关键词特性中,关键词长度、关键词是否包含商标信息和城市信息都显著影响关键词广告的转化率。

基于层次贝叶斯法的高山松生物量估测模型

为研究层次贝叶斯法在高山松单木及不同组分生物量模型中的运用,基于香格里拉市Ⅰ区和Ⅱ区共115株高山松天然林数据,分别利用层次贝叶斯法与非层次贝叶斯法拟合高山松单木及各组分异速生物量模型,最后使用十折交叉方法进行模型精度验证。结果表明:(1)层次贝叶斯法拟合模型的效果优于非层次贝叶斯法,利用层次贝叶斯法拟合单木及不同组分生物量模型的决定系数(R^(2))精度提高区间为[0.0001,0.0120],均方根误差(RMSE)降低区间为[0.03 kg,8.94 kg],平均绝对误差(MAD)降低区间为[0.03 kg,3.31 kg]。(2)对比层次与非层次贝叶斯法拟合单木及不同组分生物量模型的结果发现,树干生物量、木材生物量和单木生物量模型效果最优,树皮生物量、树冠生物量和树枝生物量模型效果较优,树叶生物量模型效果较差。层次贝叶斯法拟合的R 2区间为[0.3650,0.9650],非层次贝叶斯法拟合的R 2区间为[0.4370,0.9647]。与非层次贝叶斯法相比,层次贝叶斯法可以有效提高生物量模型的估测精度(树枝与树叶除外),且这2种方法均可使用传统方法的估测结果作为先验信息,更新模型的参数值,提高建模灵活性。

基于层次贝叶斯法的无资料地区洪水频率分析

为验证层次贝叶斯法应用于无资料地区洪水设计值估计的可行性,构建了基于GEV分布-层次贝叶斯法的区域洪水频率分析模型;建立了GEV分布参数与空间协变量的回归关系,用于站点间的信息融合以及无资料地区参数推理;采用基于Metropolis-Hastings抽样的MCMC方法对参数和超参数的后验分布进行求解,通过超参数的随机样本与协变量的回归关系估计无资料地区的洪水设计值及其置信区间。将此方法应用于淮河流域17个水文站年最大流量数据,并以其中2个站点为交叉检验站点用于无资料地区洪水频率推求,结果表明层次贝叶斯法的结果优于指标洪水法的结果,为无资料地区洪水设计值估计提供了新途径。

基于层次贝叶斯法的沙门氏菌食品污染率统计分析

为系统性研究我国大陆范围内食品中沙门氏菌污染状况,基于贝叶斯估计方法,利用文献挖掘(Literature mining)所得的数据,建立层次贝叶斯模型(Hierarchical Bayesian model),对我国市售食品中沙门氏菌污染率进行可靠统计。结果表明,我国大陆地区市售食品的沙门氏菌平均污染率,2004~2018年为5.91%(95%置信区间为4.69%~7.27%),在2.02%~8.29%范围内波动;市售食品中污染率最高的是肉与肉制品,污染率为8.45%;黑龙江省、上海市和四川省是食品沙门氏菌污染严重地区,食品污染率分别为12.05%、11.53%和10.68%;肠道沙门氏菌亚群Ⅰ,以及既可感染人又可感染动物的沙门氏菌种群是主要的病原菌类型;肠炎沙门氏菌(Salmonella enteritidis)、德尔卑沙门氏菌(Salmonella derby)和鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella typhimurium)是主要的食品污染菌种类型,食品污染率分别为22.10%、15.23%和12.54%。因此,卫生和市场监管部门应加强肉与肉制品的监管,注重因地制宜,针对主要病原菌类型和优势菌种制定防范策略,以保障食品卫生安全。

哪些文化因素影响了国家创新力?——基于时空层次贝叶斯模型的估计

文化是影响国家创新力的重要因素。那么,哪些文化因素会影响国家创新力呢？本文采用2011-2015年52个主要国家和地区的时空面板数据,利用时空层次贝叶斯模型,就不同文化因素对国家创新力影响进行实证分析。结果发现,不同文化因素对国家创新力影响呈现差异。其中,以个人主义、长期导向与放纵为主的文化价值观提升了国家创新力,而以男性气质、权力距离与不确定性规避为主的文化价值观会阻碍国家创新力的提升。

学生综合素质评估的层次贝叶斯网络聚类方法

针对学生综合素质评估特点和现有评估方法存在的问题,建立了学生综合素质评估的层次朴素贝叶斯网络聚类方法,这种方法不需要许多例子,甚至在没有例子的情况下也能够进行规则提炼和预测.实验结果显示,层次朴素贝叶斯网络聚类方法具有良好的预测准确性,这将使基于层次朴素贝叶斯网络聚类的学生综合素质评估更加可靠.

层次贝叶斯法在补水泵故障数据处理中的应用

在不区分不同补水泵故障数据的情况下,应用多个可修设备的数据处理方法进行了补水泵可靠性参数的计算,得到了补水泵可靠性参数估计值;在区分不同补水泵故障数据的情况下,建立了用于其可靠性分析的层次贝叶斯模型,并用WinBUGS软件对其进行了求解计算。最后,对计算结果进行了分析。

层次贝叶斯网络聚类方法在上市公司信用风险评估中的应用

针对中小企业公司上市过程中存在的信用风险,会对广大投资者产生财产损失的危机,提出应用数据挖掘中的层次贝叶斯方法来对上市公司的信用风险进行综合评价,以准确合理预测公司在财务经营等方面的状况,对投资者具有积极的指导作用。运用层次贝叶斯方法改善了单纯使用贝叶斯方法的局限性,并且在数据有残缺以及事例很少的情况下也能起到预测作用,使上市公司信用风险评估更加可靠。

基于模糊理论与层次贝叶斯方法的涡轮盘疲劳可靠性分析

航空发动机涡轮盘的可靠性数据来源通常是多源的,并且各数据信息来源的可信性也不同,给涡轮盘可靠性分析带来严峻挑战。为了解决这一问题,本文首先采用层次贝叶斯方法对涡轮盘的观测数据和其他多源先验信息进行融合;其次对不同来源的涡轮盘可靠性数据进行贝叶斯推理,获得各自的后验分布;最后利用模糊理论对多源信息的后验分布展开分析,形成联合模糊理论与层次贝叶斯方法的涡轮盘疲劳可靠性分析方法。将提出的方法应用到某航空发动机涡轮盘的疲劳可靠性分析实例中,验证其有效性。

贝叶斯层次模型的群组变异参数先验设置探讨

目的本研究旨在探讨不同先验分布对贝叶斯层次模型关键参数估计的影响,并分析群组水平数量变化对估计精度的作用。方法通过案例分析和模拟研究对模型中群组变异参数分别赋予逆伽马分布、半柯西分布和指数分布,比较其性能及受群组水平数量变化的影响。结果指数分布由于尾部较短,可能低估方差;而逆伽马和半柯西分布因为尾部较厚,能提供更为稳健的估计。在群组水平较多的情况下,模型对变异的估计更加精确,而随着群组数量的减少,估计误差会增大。结论在小样本条件下,半柯西和指数分布因其便于结合外部信息且能够合理反映变异参数的变化特征,成为更适当的选择。这些发现为贝叶斯层次模型在实际应用中选择群组变异参数的先验提供了重要参考依据。

基于层次贝叶斯建模的遥感图像去噪方法

场景信息建模是图像理解的高层认知部分。本文基于压缩感知理论和图像理解的思想,用非参数贝叶斯字典学习方法对遥感图像进行去噪处理;对图像场景的空间结构建立层次贝叶斯概率模型,利用Gibbs抽样进行贝叶斯推理。通过学习获得包含图像空间结构信息的字典,并用于图像的重建去噪,使去噪图像的峰值信噪比(PSNR)值提高了40%以上。

贝叶斯层次模型在嵌套结构调查数据中的应用研究

目的针对分层抽样流行病调查数据的结构特点,构建两种基于分层嵌套思想的贝叶斯层次模型,并探讨其优缺点。方法以贝叶斯层次模型为基础,利用嵌套结构中的层级关系构建模型,其中,模型一以嵌套层效应分解为特点构建,模型二以嵌套层效应逐级传递为特点构建。以重庆市出生缺陷调查数据为例,采用Open BUGS软件进行模型拟合及分析。结果以偏差信息准则(deviance information criterion,DIC)作为拟合优度评价,模型一和模型二的DIC值分别为101.8和101.6,大致相等;敏感性分析显示,在总体率的超参数μ设置不同先验信息下,模型一和模型二对总效应估计的变异性分别为(用标准差度量,10-4):后验均数1.191和27.546;后验中位数1.038和7.617,模型一的变异性比模型二小。结论模型一和模型二均可用于嵌套结构的调查数据建模分析及预测,拟合效果相当;但模型一比模型二受先验信息影响小,稳健性更好,更适合先验信息欠缺时的数据分析。

基于空间贝叶斯层次模型的淮河流域气候极值特征分析

[目的]验证空间贝叶斯层次模型在极端气候事件当中建模的适用性,探明淮河流域极端气候事件的空间分布规律。[方法]基于空间贝叶斯层次模型,将经度、纬度与海拔作为模型协变量捕捉气候极值的空间变化特征。在建模过程中,将广义极值函数(GEV)作为其边际分布,采用马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)确定空间极值模型所需的参数值。选用淮河流域1960-2015年日最大降水量(RX1day)、日最高气温(TXx)作为极端气候变量进行建模,将模型结果按站点提取,并与基于GEV的站点结果进行对比。[结果]空间贝叶斯层次模型能够很好地模拟淮河流域气候极值,模型结果的参数及各重现水平与直接基于站点数据的GEV分析相近。RX1day不同重现水平从流域西北向东南增加;TXx不同重现水平具有典型的经向地带性,从流域东部往西部增加。[结论]研究建立的空间极值模型可以获得没有观测台站所在位置的极端气候重现水平,该结果拓展了淮河流域极端气候事件时空规律研究。

基于贝叶斯时空层次模型的中国宏观税负时空演化特征研究

采用贝叶斯时空层次模型,从总体变化趋势、空间分布格局和局部变化特征三个层面分析了2000—2012年、2012—2019年两个阶段中国31个省域宏观税负的时空演化特征,得出了更为系统的新结论。21世纪以来,中国宏观税负总体变化表现为倒U型演化特征,2012年营改增试点改革后倒U型拐点出现。中国宏观税负空间分布格局表现出“中部洼地”和“东部高地”的区域非均衡性。营改增试点改革后,总体宏观税负下降的同时,区域非均衡性有所扩大,税负“高地”峰度更高,“洼地”深度更深,税负“高地”和“洼地”都具有扩围特征,税负“洼地”扩围更大。因此,要高度重视宏观税负发展的不平衡性,密切关注宏观税负时空演化特征,把握经济和社会发展的全局,细分不同地区和不同行业实施差异化税负政策,落实结构性、普惠性减税政策的同时,要兼顾财政可持续性和税负的区域平衡性。

基于贝叶斯层次模型对联合分析方法的改进

针对在传统的统计方法中,联合分析方法不能同时对大量参数进行变量估计问题,提出了贝叶斯β回归模型。该模型使用Dirichlet分布作为模型参数的先验分布,并设计相关MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对模型进行拟合。通过分析将该模型应用于离散指标变量评估中,结果表明该模型对数据拟合效果好且算法收敛速度快,说明贝叶斯层次模型弥补了传统联合分析方法的缺陷,并对联合分析方法进行了优化改进。

基于MedDRA系统的药物安全性多重比较贝叶斯层次模型构建及应用

目的在处理药物不良事件的安全性分析时会面临多重性问题,基于不良事件类型间的相似性,应用贝叶斯层次模型进行多重比较。方法利用MedDRA词典的层次结构构建贝叶斯层次模型,比较不同层次结构对模型的影响及其收缩作用。分析超过数概率进行统计推断的优势,以便标记出潜在的不良事件信号。结果贝叶斯层次模型使得不良事件间的数据可以借用同一层次内的信息,达到收缩数据的作用,收缩的程度与层次结构有关。使用后验超过数概率进行分析使得结果更具临床意义。结论本研究将贝叶斯层次模型引入不良事件的安全性分析中,并以实例说明其统计特性,为解决多重性问题提供了新思路。