首页--数理科学和化学论文--概率论与数理统计论文--数理统计论文

基于B-样条非参数回归模型的Bayes惩罚估计及RJMCMC抽样

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 引言第8-16页
    1.1 问题的提出第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 B-样条的几何算法介绍第10-11页
        1.2.2 可逆跳跃方法介绍第11-12页
        1.2.3 回归函数的样条估计研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要工作及创新点第14-15页
    1.4 本文的主要结构第15-16页
第二章 基于B-样条非参数回归模型的Bayes惩罚估计第16-34页
    2.1 模型假设与似然函数第16-18页
    2.2 先验假设与惩罚构造第18-26页
        2.2.1 内节点数量与曲线阶数的先验第19-20页
        2.2.2 可变维参数的先验第20-26页
        2.2.3 方差参数的先验第26页
    2.3 后验推导与抽样方法第26-34页
        2.3.1 固定模型下参数的满条件后验分布与不变维抽样第27-30页
        2.3.2 内节点点数量与曲线阶数的后验分布与变维抽样讨论第30-32页
        2.3.3 关于变维抽样的讨论第32-34页
第三章 基于B-样条几何算法的RJMCMC抽样形式第34-47页
    3.1 基于节点算法的变维模式第34-41页
        3.1.1 插入一个内节点第35-37页
        3.1.2 删去一个内节点第37-40页
        3.1.3 内节点变化过程与讨论第40-41页
    3.2 基于阶数算法的变维模式第41-47页
        3.2.1 曲线的变阶过程与算法第41-45页
        3.2.2 阶数变化的逆过程及相关讨论第45-47页
第四章 数值分析第47-53页
    4.1 模拟研究第47页
    4.2 实例分析第47-53页
第五章 讨论与展望第53-54页
参考文献第54-60页
致谢第60页

论文共60页,点击 下载论文
上一篇:含多个时间分数阶反常扩散方程的反问题研究
下一篇:基于偏微分方程的图像增强