切片回火抽样MCMC方法及其应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的工作 | 第10-11页 |
| 第2章 辅助变量思想下的MCMC方法 | 第11-21页 |
| 2.1 MCMC方法回顾 | 第11-14页 |
| 2.1.1 模拟思想及抽样机制 | 第11-13页 |
| 2.1.2 抽样算法的效率评价 | 第13-14页 |
| 2.2 辅助变量思想 | 第14-18页 |
| 2.2.1 切片抽样算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 并行回火算法 | 第16-18页 |
| 2.3 不同峰值附近的抽样 | 第18-20页 |
| 2.3.1 多峰分布抽样的困境 | 第18-19页 |
| 2.3.2 辅助变量MCMC方法的效果 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 切片回火抽样算法 | 第21-37页 |
| 3.1 切片抽样算法的改进 | 第21-25页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第21-24页 |
| 3.1.2 进一步讨论 | 第24-25页 |
| 3.2 切片回火抽样算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 算法的提出 | 第25-27页 |
| 3.2.2 理论性质 | 第27-30页 |
| 3.3 数值模拟 | 第30-36页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第30-31页 |
| 3.3.2 一维例子 | 第31-33页 |
| 3.3.3 二维多峰分布 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 切片回火抽样算法的应用 | 第37-44页 |
| 4.1 混合模型的参数估计 | 第37-41页 |
| 4.1.1 模型设定 | 第38-39页 |
| 4.1.2 数值模拟 | 第39-41页 |
| 4.2 消费者价格指数的贝叶斯分析 | 第41-44页 |
| 4.2.1 模型设定 | 第41-42页 |
| 4.2.2 模型求解 | 第42-44页 |
| 第5章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 硕士期间发表的学术论文及科研项目经历 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
