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题名拉普拉斯分布参数的近似贝叶斯估计
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作者
杨彦娇
王立春
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机构
北京交通大学数学与统计学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第1期18-32,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(批准号:11371051)资助。
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文摘
拉普拉斯分布是刻画尖峰厚尾数据的重要分布之一.本文提出拉普拉斯分布两参数具有显式解的线性近似贝叶斯估计,通过理论证明和数值模拟验证了线性近似贝叶斯估计相比其他估计的优越性,并考察了线性近似贝叶斯估计随着样本量增加的渐近性质.
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关键词
拉普拉斯分布
线性贝叶斯方法
GIBBS采样
二次损失
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Keywords
Laplace distribution
linear Bayes method
Gibbs sampling
quadratic loss
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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题名模型参数分布未知的贝叶斯预测
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作者
张孝令
杨新章
刘安
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机构
山东矿业学院济南分院
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出处
《山东矿业学院学报》
CAS
1997年第3期328-333,共6页
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基金
山东省自然科学基金
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文摘
本文介绍了线性贝叶斯方法,并将其应用于贝叶斯动态线性模型,得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法,从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。
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关键词
线性贝叶斯方法
模型参数分布
贝叶斯预测
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Keywords
Linear Bayesian method
unknown distribution of model parameters
Bayesian forecasting
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分类号
O211.67
[理学—概率论与数理统计]
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题名一种运动想象异步BCI的空闲状态检测方法
被引量:1
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作者
苏少军
方慧娟
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机构
华侨大学信息科学与工程学院
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出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第4期390-394,共5页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2009J05147)
华侨大学科研基金资助项目(09BS617)
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文摘
提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明:该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.
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关键词
异步脑-机接口
运动想象
空闲状态
分类器
脑电信号
贝叶斯线性判别方法
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Keywords
asynchronous brain-computer interface
motor imagery
idle state
classifier
electroencephalogram
Bayesian linear discriminant analysis method
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名偏度系数和峰度系数的信度估计
被引量:8
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作者
温利民
邹思思
吕凤虎
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机构
江西师范大学数学与信息科学学院
江西财经大学信息管理学院
南昌工程学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第3期24-25,共2页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71361015)
江西省自然科学基金资助项目(20142BAB201013)
+3 种基金
中国博士后特别资助项目(116224)
中国博士后科学项目(2013M540534)
江西省博士后择优项目(05ZR14046)
江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项基金资助
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文摘
偏度系数和峰度系数是随机变量的两个重要数字特征,分别描述了随机变量密度函数相对于标准正态分布的非对称的偏态方向程度以及曲线顶峰的尖平程度。一般地,当样本容量较小时用样本偏度和样本峰度估计有较大的误差。文章利用信度理论的思想得到总体k阶矩的信度估计,进而得到偏度系数和峰度系数的信度估计。最后证明了信度估计的大样本性质。
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关键词
偏度系数
峰度系数
线性贝叶斯方法
信度估计
相合性
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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