貝葉斯估計ppt課件-展示頁
2025-05-12 18:19本頁面
【正文】 ( )( )? ? ??g Y L Y g( ) ( ) ( )? ? ?? ?? 后驗信息正比于樣本信息與先驗信息的乘積。 – 所利用的信息不同 – 對隨機(jī)誤差項的要求不同 ? 貝葉斯方法需要知道隨機(jī)誤差項的具體分布形式。 一、貝葉斯估計 貝葉斯方法的基本思路 ? 貝葉斯方法的基本思路： – 假定要估計的模型參數(shù)是服從一定分布的隨機(jī)變量，根據(jù)經(jīng)驗給出待估參數(shù)的先驗分布（也稱為主觀分布），關(guān)于這些先驗分布的信息被稱為先驗信息； – 然后根據(jù)這些先驗信息，并與樣本信息相結(jié)合，應(yīng)用貝葉斯定理，求出待估參數(shù)的后驗分布； – 再應(yīng)用損失函數(shù)，得出后驗分布的一些特征值，并把它們作為待估參數(shù)的估計量。 – 貝葉斯統(tǒng)計是由 19世紀(jì)創(chuàng)立的數(shù)理統(tǒng)計的一個重要分支， 20世紀(jì) 50年代，以 出了在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型估計中將經(jīng)驗貝葉斯方法與經(jīng)典方法相結(jié)合，引起了廣泛的重視。167。 經(jīng)典線性計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的 貝葉斯估計 Bayesian Estimation, Bayesian Econometrics 一、貝葉斯估計 二、單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計 三、例題 說明 ? 在 《 Econometric Analysis》 (第 3版 )中： – Chapter 6 The Classical Multiple Linear Regression Model—Specification and Estimation ? Bayesian Estimation ? 在 《 Econometric
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