基于分层贝叶斯分析的城镇登记失业率估计方法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章 绪论	第8-18页
·选题背景及意义	第8-11页
·论文的研究背景	第8-10页
·研究目的及意义	第10-11页
·国内外研究现状综述	第11-17页
·国外文献综述	第11-13页
·国内文献综述	第13-16页
·论文研究思路与创新点	第16-17页
·论文内容安排	第17-18页
第2章 分层贝叶斯方法与MCMC方法	第18-27页
·分层贝叶斯方法概述	第18-22页
·贝叶斯思想与方法	第18-21页
·分层贝叶斯方法	第21-22页
·MCMC方法概述	第22-25页
·Metropolis-Hastings抽样算法	第24-25页
·Gibbs抽样算法	第25页
·R软件介绍	第25-27页
第3章 模型介绍及优度诊断方法	第27-33页
·模型的介绍与构建	第27-30页
·Fay-Herriot模型	第27-28页
·时间序列模型	第28-29页
·基于时间序列的广义Fay-Herriot模型	第29-30页
·模型优度的诊断方法	第30-33页
·后验预测评估方法	第31-32页
·后验预测离差方法	第32-33页
第4章 基于分层贝叶斯分析的城镇登记失业率估计	第33-45页
·数据的来源及说明	第33-34页
·模型的应用	第34-35页
·模拟结果分析	第35-40页
·Gibbs抽样的实现	第35-36页
·模拟结果收敛的判定	第36-40页
·模型的诊断与比较	第40-45页
第5章 结论及不足	第45-47页
·结论	第45页
·研究的不足	第45-47页
附录	第47-55页
参考文献	第55-58页
后记	第58页