Take a look at the hierarchical Bayesian estimation of parameters from several different angles

贝叶斯概率 贝叶斯分层建模 贝叶斯估计量 贝叶斯平均 计算机科学 估计 马尔科夫蒙特卡洛 变阶贝叶斯网络 贝叶斯线性回归 贝叶斯统计 分层数据库模型 泊松分布 贝叶斯推理 多级模型 人工智能 机器学习 数据挖掘 统计 数学 工程类 系统工程
作者
Han Ming
出处
期刊:Communications in Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:52 (21): 7718-7730 被引量:2
标识
DOI:10.1080/03610926.2022.2056752
摘要

The hierarchical Bayesian method has been paid more and more attention mainly because of its good performance in application. In this paper, we introduced hierarchical Bayesian estimation of parameters from several different angles, mainly including two parts: (i) by traditional method and MCMC method (use OpenBUGS) obtains hierarchical Bayesian estimation; (ii) E-Bayesian estimation (expected Bayesian estimation) and hierarchical Bayesian estimation (the failure data of shared memory processors of supercomputer obey the Poisson distribution). In addition, combined with the data in the two above parts are performed for calculation and analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
勤奋的立果完成签到 ,获得积分10
刚刚
ifast完成签到 ,获得积分10
1秒前
大鹏完成签到,获得积分10
1秒前
Imogen发布了新的文献求助10
3秒前
林大侠发布了新的文献求助10
4秒前
宁小满发布了新的文献求助10
6秒前
nancy发布了新的文献求助10
7秒前
殷勤的白梦关注了科研通微信公众号
8秒前
9秒前
10秒前
YYA完成签到 ,获得积分10
10秒前
Bin_Liu发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
戈多发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
万能图书馆应助michelmeis采纳,获得10
17秒前
刘小天完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
董绮敏完成签到 ,获得积分10
19秒前
开心的澜发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
开心的谷兰完成签到,获得积分10
20秒前
墨尘发布了新的文献求助10
21秒前
小玉关注了科研通微信公众号
21秒前
张宏宇发布了新的文献求助10
22秒前
CC发布了新的文献求助10
22秒前
大模型应助温暖砖头采纳,获得10
22秒前
26秒前
我不到啊完成签到,获得积分10
27秒前
泥泥完成签到,获得积分10
27秒前
xunxunmimi发布了新的文献求助50
28秒前
29秒前
29秒前
心灵美银耳汤完成签到,获得积分20
30秒前
赵坤煊完成签到 ,获得积分0
30秒前
30秒前
搬砖人完成签到,获得积分10
31秒前
xxxxxxxxx完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
105th Edition CRC Handbook of Chemistry and Physics 1600
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
Mixing the elements of mass customisation 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3779565
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3325025
关于积分的说明 10221059
捐赠科研通 3040157
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1668640
邀请新用户注册赠送积分活动 798728
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758522