貝葉斯空間計(jì)量模型-展示頁(yè)
2025-07-03 20:01本頁(yè)面
【正文】 四、貝葉斯空間模型與普通空間模型的選擇標(biāo)準(zhǔn)首先按照參數(shù)顯著性，以及極大似然值，確定普通空間計(jì)量模型的具體類(lèi)型，之后對(duì)于該確定的類(lèi)型，再判斷是否需要進(jìn)一步采用貝葉斯估計(jì)方法。MonteMCMC（Markov個(gè)。如此以來(lái)，待估參數(shù)將減少為r為此根據(jù)大數(shù)定律，增加了新的假設(shè)：vin+2L)上述模型需要估計(jì)的參數(shù)有：rsv1,L,diag)V(0,s~+=方法估計(jì)出的參數(shù)結(jié)果不具備穩(wěn)健性。估計(jì)方法的前提是同方差，因此，當(dāng)殘差項(xiàng)存在異方差時(shí)，采用貝葉斯空間計(jì)量模型一、采用貝葉斯空間計(jì)量模型的原因殘差項(xiàng)可能存在異方差，而MLML二、貝葉斯空間計(jì)量模型的估計(jì)方法（一）待估參數(shù)對(duì)于空間計(jì)量模型（以空間自回歸模型為例）yrWye假設(shè)殘差項(xiàng)是異方差的，即eN2V=(v1v2vnv2vn共計(jì)個(gè)參數(shù)，存在自由度問(wèn)題，難以進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)。服從自由度為的卡方分布。3（二）參數(shù)估計(jì)方法采用ChainCarlo）參數(shù)估計(jì)思想，具體的抽樣方法選擇吉布斯抽樣方法（Gibbs samplingapproach）在隨意給定待估參數(shù)一個(gè)初始值之后，開(kāi)始生成參數(shù)的新數(shù)值，并根據(jù)新數(shù)值生成其他參數(shù)的新數(shù)值，如此往復(fù)，對(duì)每一個(gè)待估參數(shù)，將得到一組生成的數(shù)值，根據(jù)該組數(shù)值，計(jì)算其均值，即為待估參數(shù)的貝葉斯估計(jì)值。標(biāo)準(zhǔn)一：對(duì)普通空間計(jì)量模型的殘差項(xiàng)做圖，觀察參數(shù)項(xiàng)是否是正態(tài)分布，若非正態(tài)分布，則考慮使用貝葉斯方法估計(jì)。的貝葉斯估計(jì)等價(jià)
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