研究文章
贝叶斯估计基于结局的指数分布数据与治愈分数
| (1) |
从初始值
。 |
| (2) |
当前值。此后,生成候选值从均匀分布(0,1)。 |
| (3) |
的增量显示如下:
,在哪里
。 |
| (4) |
生成候选值从制服(0,1)。 |
| (5) |
如果
,然后接受的概率p并返回步骤2;否则,接受并返回到步骤2。 |
| (6) |
的价值增加显示如下:在哪里
。 |
| (7) |
生成候选值从制服(0,1)。 |
| (8) |
接受的概率如果并返回步骤2;其他的,接受并返回到步骤2。 |
| (9) |
治愈的贝叶斯分数取决于下自我的结局类型参数,给出如下:和
。 |
| (10) |
贝叶斯与治愈一部分取决于结局LINEX损失函数下的参数类型,如下所示:和
。 |
| (11) |
治愈的贝叶斯fraction-based结局GELF下的数据参数和
。 |
|
