中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2012年
10期
64-65
,共2页
马氏链蒙特卡洛(MCAMC)方法%贝叶斯统计%Gibbs抽样
馬氏鏈矇特卡洛(MCAMC)方法%貝葉斯統計%Gibbs抽樣
마씨련몽특잡락(MCAMC)방법%패협사통계%Gibbs추양
由贝叶斯方法得到的后验分布函数π(x)经常是复杂的、高维的、非标准形式的、对这种函数进行有关的积分计算通常十分困难.马氏链蒙特卡洛(MCMC)方法为解决此类问题提供了很好的思路.
由貝葉斯方法得到的後驗分佈函數π(x)經常是複雜的、高維的、非標準形式的、對這種函數進行有關的積分計算通常十分睏難.馬氏鏈矇特卡洛(MCMC)方法為解決此類問題提供瞭很好的思路.
유패협사방법득도적후험분포함수π(x)경상시복잡적、고유적、비표준형식적、대저충함수진행유관적적분계산통상십분곤난.마씨련몽특잡락(MCMC)방법위해결차류문제제공료흔호적사로.
