In this paper,the authors review the history and devlopment of Bayesian methods.The accomplishments of applications of modern Bayesian methods in Actuarial Science are summarized.Finally,the perspective of modern Baye...In this paper,the authors review the history and devlopment of Bayesian methods.The accomplishments of applications of modern Bayesian methods in Actuarial Science are summarized.Finally,the perspective of modern Bayesian methods research in Actuarial Science is discussed.展开更多
从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法。由于识别变量的后验分布往往是复杂的、非标准形式的,为此设计一种MCM...从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法。由于识别变量的后验分布往往是复杂的、非标准形式的,为此设计一种MCMC(Markov Chain Monte Carlo)抽样方法以计算识别变量的后验概率值。最后对一边角网进行了计算和分析。试验表明,本文给出的探测粗差的Bayes方法不仅充分利用了先验信息,而且克服了以往粗差定位方法的模糊性以及探测标准选择的问题,同时计算简便。展开更多
针对基于Bayes解析方法的小样本模糊可靠性评估过程中存在的先验主观性和后验复杂性缺陷,通过引入贝叶斯蒙特卡罗(Bayes Monte Carlo,BMC)方法、融合信息熵原理与加权思想,建立了小样本模糊可靠性的BMC方法基本框架,给出了基于BMC方法...针对基于Bayes解析方法的小样本模糊可靠性评估过程中存在的先验主观性和后验复杂性缺陷,通过引入贝叶斯蒙特卡罗(Bayes Monte Carlo,BMC)方法、融合信息熵原理与加权思想,建立了小样本模糊可靠性的BMC方法基本框架,给出了基于BMC方法的小样本模糊可靠性仿真流程,设计了相应算法。采用Matlab工具实现了该算法,并对指数寿命分布的小样本模糊可靠性进行了仿真实验。实验结果表明,运用BMC方法对小样本模糊可靠性进行评估能够有效地降低Bayes方法的先验主观性和后验复杂性。展开更多
文摘In this paper,the authors review the history and devlopment of Bayesian methods.The accomplishments of applications of modern Bayesian methods in Actuarial Science are summarized.Finally,the perspective of modern Bayesian methods research in Actuarial Science is discussed.
文摘从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法。由于识别变量的后验分布往往是复杂的、非标准形式的,为此设计一种MCMC(Markov Chain Monte Carlo)抽样方法以计算识别变量的后验概率值。最后对一边角网进行了计算和分析。试验表明,本文给出的探测粗差的Bayes方法不仅充分利用了先验信息,而且克服了以往粗差定位方法的模糊性以及探测标准选择的问题,同时计算简便。
文摘针对基于Bayes解析方法的小样本模糊可靠性评估过程中存在的先验主观性和后验复杂性缺陷,通过引入贝叶斯蒙特卡罗(Bayes Monte Carlo,BMC)方法、融合信息熵原理与加权思想,建立了小样本模糊可靠性的BMC方法基本框架,给出了基于BMC方法的小样本模糊可靠性仿真流程,设计了相应算法。采用Matlab工具实现了该算法,并对指数寿命分布的小样本模糊可靠性进行了仿真实验。实验结果表明,运用BMC方法对小样本模糊可靠性进行评估能够有效地降低Bayes方法的先验主观性和后验复杂性。
