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Bayes DLM 递推方程中未知参数分布假定的理论证明
  • 195
  • 作者

    崔晓瑜刘福升

  • 摘要
    贝叶斯动态线性模型（简称为ＢａｙｅｓＤＬＭ）是一种特殊的预测方法，它以一个动态方程组和先验信息为基础，通过一组递推修正方程预测指标的变化情况。本文给出递推修正方程的一个假定前提的理论证明，从而说明ＢａｙｅｓＤＬＭ的合理性和严密性
  • 关键词

    贝叶斯动态线性模型充分统计量共轭分布族逆Gamma分布族逆维希特分布族

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