| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·贝叶斯方法概述 | 第9-10页 |
| ·非参贝叶斯的产生 | 第10-12页 |
| ·Dirichlet过程与Dirichlet过程混合模型(DPM) | 第12-15页 |
| ·Dirichlet分布 | 第12-13页 |
| ·Dirichlet过程 | 第13-14页 |
| ·Dirichlet过程混合模型(DPM) | 第14-15页 |
| ·有序Probit模型的发展 | 第15-16页 |
| ·本文创新点及论文结构 | 第16-17页 |
| ·创新点 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 模型与方法 | 第17-33页 |
| ·一般的有序Probit模型 | 第17页 |
| ·极大似然估计方法 | 第17-18页 |
| ·半参估计方法 | 第18-19页 |
| ·非参贝叶斯估计方法 | 第19-33页 |
| ·Dirichlet扰动有序Probit混合模型 | 第19-21页 |
| ·Dirichlet过程参数估计 | 第21-27页 |
| ·模型参数估计 | 第27-28页 |
| ·MCMC算法设计 | 第28-33页 |
| 第3章 模拟测试 | 第33-38页 |
| ·模拟数据产生 | 第33-34页 |
| ·模拟结果比较分析 | 第34-38页 |
| 第4章 实证分析 | 第38-47页 |
| ·研究意义 | 第38-39页 |
| ·数据选取及处理 | 第39-42页 |
| ·参数估计及结果分析 | 第42-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-66页 |
| 致谢 | 第66页 |