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| 基于贝叶斯的Bootstrap置信区间 | |
| 作者姓名： | 张茺喨 田茂再 |
| 作者单位： | 兰州财经大学统计学院;中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11861042) |
| 摘 要： | 在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。 |
| 关 键 词： | BOOTSTRAP 贝叶斯 置信区间 |
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