| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文内容及结构安排 | 第11-14页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文特色 | 第12-13页 |
| 1.3.3 结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 模型与算法 | 第14-30页 |
| 2.1 分层模型 | 第14-19页 |
| 2.1.1 分层线性模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 分层正态模型 | 第15-19页 |
| 2.2 贝叶斯统计方法 | 第19-20页 |
| 2.3 马尔科夫链门特卡罗(MCMC)方法基础知识 | 第20-30页 |
| 2.3.1 门特卡罗(MonteCarlo)方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 马尔可夫(Markov)随机过程 | 第23-24页 |
| 2.3.3 马尔科夫链门特卡罗(MCMC)算法 | 第24-30页 |
| 第三章 案例分析 | 第30-36页 |
| 3.1 数据描述 | 第30页 |
| 3.2 模型的建立 | 第30-31页 |
| 3.3 模型参数的估计 | 第31-35页 |
| 3.4 本章结论 | 第35-36页 |
| 第四章 MCMC算法的收敛性判别 | 第36-43页 |
| 4.1 图像判别法 | 第36-38页 |
| 4.2 遍历均值法 | 第38-39页 |
| 4.3 方差比法 | 第39-41页 |
| 4.4 本章结论 | 第41-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 主要结论 | 第43-44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 在学期间的研究成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |