研究文章
一个Bayesian-Weighted逆高斯回归模型地震数据与应用程序
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| 回归模型 |
的优势 |
限制 |
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| LN(见,例如,32]) |
(我)LN回归模型是最著名的传统分析候选人积极的右偏态反应观察
(2)它可以轻松地安装和解释基于正常模型通过使用一个简单的日志转换 |
(我)响应变量的时候过于依赖精确log-normality假设
(2)小样本序列的时刻的响应变量过量振荡随着样本容量的增加
(3)反应变量有太厚的分布右尾是合理的
(iv) LN分布也几乎对称,和无法控制的偏态或不对称分布 |
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| 搞笑(见,例如,18,22,23,35]) |
(我)的抽样理论响应观测是容易掌握的
(ii)已经被越来越多的关注搞笑的使用分布,和最近的研究揭示了严格的证据支持IG分布与对数正态分布相比在大多数应用程序 |
拟合过程在IG分布是LN模型比相应的复杂过程 |
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| 假发(见,例如,18,22,23,35]) |
(我)的抽样理论响应观测是容易掌握的
(ii)已经被越来越多的关注搞笑的使用分布,和最近的研究揭示了严格的证据支持IG分布与对数正态分布相比在大多数应用程序 |
模型拟合程序假发是搞笑模型比相应的复杂过程 |
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