对数正态多层贝叶斯混合模型的参数估计

作     者：王志凯 黄介武 WANG Zhikai;HUANG Jiewu

作者机构：贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 

出 版 物：《西安文理学院学报（自然科学版）》 (Journal of Xi’an University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第27卷第2期

页      面：16-24页

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技015号) 

主　　题：混合模型 正态多层贝叶斯混合模型 对数正态多层贝叶斯混合模型 贝叶斯估计 Gibbs算法 

摘      要：用传统的正态多层贝叶斯混合模型在对具有均值异质性和方差异质性的偏态分布数据进行统计推断时效果不佳.针对这一问题,本文对数正态多层先验分布的构造与贝叶斯定理相结合,并引入到混合模型中,从而建立了对数正态多层贝叶斯混合模型.在混合模型的混合个数(k)已知的情况下,利用Gibbs抽样算法对各未知参数进行贝叶斯估计,并对使用Gibbs算法所生成的迭代链进行收敛性诊断.随机模拟结果显示,在相对误差、均方误差(MSE)准则下,贝叶斯估计的效果较似然估计更优.最后,通过实证分析证明了所建立的模型是切实可行的.