跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(18.97.14.91) 您好!臺灣時間:2025/02/19 20:09
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:黃琪嵎
研究生(外文):Chi Yu Huang
論文名稱:貝氏韋伯與對數常態混合模型
論文名稱(外文):Bayesian Weibull and log-normal mixture model
指導教授:俞一唐俞一唐引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:東海大學
系所名稱:統計學系
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
中文關鍵詞:可靠度貝氏估計方法
外文關鍵詞:Metropolis-HastingsGibbs
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:306
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
在可靠度研究常使用韋伯分配與對數常態分配配適資料,而在分配的辨識上如果辨識錯誤會造成誤差,但在本文不去對分配做辨識,而是將兩分配做為一個混合模型(Mixture model),利用貝氏估計方法計算參數的後驗分配(posterior distribution),求算此混合模型的經驗百分位數(empirical quantile)並算其均方誤差(mean squared error),與辨識正確和辨識錯誤分配做比較,模擬結果為在辨識錯誤下混合模型的均方誤差會小於辨識錯誤分配的均方誤差。所以在樣本分配無法清楚辨識的時候,可以不對樣本分配做辨識,應用混合模型在貝氏方法下去估算參數,可以降低對各百分位數估計所產生的均方誤差。
一、 緒論..................1
二、 統計方法................4
2.1貝氏估計方法.................4
2.2 Metropolis-Hastings 演算法........... 5
2.3 Gibbs 抽樣演算法...............7
三、 模型架構................9
四、 模擬研究............... 14
五、 結論................. 20
六、 參考文獻............... 21
1.Gelfand, A. E. and Smith, A. F. M.(1990). Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities. J. Am. Statist. Assoc., 85,398-409
2.Geman, S. and Geman, D.(1984). Stochastic Relaxation, Gibbs Distribution and the Bayesian Restoration of Images. IEEE Trans. Patten Ann., Machine Intell.,6,721-741
3.Hastings, W. K.(1970). Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications. Biometrika 57,97-109
4.Kundu, D., Manglick, A.(2004). Discriminating between the Weibull and lognormal distribution. Naval Res. Logistic 51:893-905
5.Metropolis, N., Rosenbluth, A. W. Rosenbluth, M. N., Teller, A. H. and Teller, E.(1953). Equation of State Calculations by Fast Computing Machine. J.Chem.Phys.,21,1087-1091
6.Yu, H. F.(2007).Mis-Specification Analysis Between Normal and Extreme Value Distribution for a Linear Regression Model. Communications in Statistics—Theory and Methods, 36: 499–521
連結至畢業學校之論文網頁點我開啟連結
註: 此連結為研究生畢業學校所提供,不一定有電子全文可供下載,若連結有誤,請點選上方之〝勘誤回報〞功能,我們會盡快修正,謝謝!
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top