TY -的A2 Mhamed Sayyouri AU - Mesdaghi,伊桑·盟——Fallah Afshin盟——Farnoosh拉赫曼盟,雅里Gholam Hossein PY - 2022 DA - 2022/11/17 TI -一个Bayesian-Weighted逆高斯回归模型应用于地震数据SP - 3943930六世- 2022 AB -发展中一个有效的模型来分析右偏态积极观察有着悠久的历史,和许多作者尝试在这个方向。这是因为普通线性回归等分析建模过程通常不适合这些数据并导致不足的结果。在本文中,我们提出了一种新的右偏态数据的回归分析模型假设加权逆高斯分布,作为一个伟大的灵活的分布,为响应的观测。在提出的模型中,互补互惠的位置参数的响应变量被认为是一个线性函数的解释变量。我们开发了一个完全贝叶斯框架来推断关于模型参数的基于通用noninformative之前的结构和使用后的推论得出的吉布斯采样器通过使用马尔可夫链蒙特卡罗方法。比较仿真研究了评估和比较该模型与其他竞争对手模型,并观察到,效率是相当令人满意的。实际地震数据集分析解释的适用性提出了贝叶斯模型和访问它的性能。结果表明更多的准确性提出了回归模型的模型参数估计和预测未来的观测相比,其竞争对手在文学。尤其是相对预测效率提出了回归模型的逆高斯分布和对数正态分布回归模型获得了1.16和64年,分别讨论的真实世界的例子。SN - 1687 - 9120 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3943930 - 10.1155 / 2022/3943930摩根富林明数学物理的进步PB - Hindawi KW - ER