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具有Rao简单结构的多元t-模型的无信息先验分布
The non-information prior distribution of multivariate T-model with Rao’s simple structure
【摘要】 先验分布是Bayes分析的基础,在数理统计的许多方面有广泛应用.确定先验分布的方法有多种,其中最重要的一种是Jefferys无信息不变先验原则.文章应用此原则得到了具有Rao简单结构的多元t-模型中参数的无信息先验分布.
【Abstract】 The prior distribution is a basis of the Bayesian analysis and has extensive application in many aspects of mathematical statistics.There are several ways to obtain the prior distribution.Among these approaches,the most important one is Jefferys’ noninformation invariance prior principle.In this paper,by applying this principle,the prior distribution of a multivariate tmodel with Rao’s simple structure is obtained.
【关键词】 无信息先验分布;
Jefferys原则;
多元t-模型;
Fisher信息阵;
【Key words】 non-information priordistribution; Jefferys’ principle; multivariate t-model; Fisher’s information matrix;
【Key words】 non-information priordistribution; Jefferys’ principle; multivariate t-model; Fisher’s information matrix;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(10261009).
- 【文献出处】 云南大学学报(自然科学版) ,Journal of Yunnan University (Natural Sciences) , 编辑部邮箱 ,2003年02期
- 【分类号】O212.8
- 【被引频次】3
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