矩约束条件下测量误差数据的贝叶斯推断OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
Bayesian Inference of Measurement Error Data Under Moment Constraints
在贝叶斯统计中,如果没有足够的模型信息构造似然函数,可以利用广义矩估计方法构造拟似然用于相关问题的推断.然而,这一方法在实际应用中经常由于数据含有测量误差而不能直接使用.文章研究矩约束条件下测量误差数据的贝叶斯推断问题,通过结合矩约束拟似然方法和非参数贝叶斯方法,解决了矩约束条件下包含测量误差数据的统计推断问题.最后将该方法应用到含有测量误差的回归模型中,证明了该方法的可行性.
王晓娣;沈俊山
首都经济贸易大学统计学院,北京100070首都经济贸易大学统计学院,北京100070
数理科学
广义矩估计Dirichlet先验缺失数据测量误差
《统计与决策》 2021 (1)
20-23,4
北京市自然科学基金资助项目(1192006)
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