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摘要 利用贝叶斯估计方法研究一类带有小干扰项的二阶随机微分方程的参数估计问题,得到了估计量的形式,并且讨论了ε→0或T→∞时估计量的性质,证明了估计量的渐近正态性和渐近一致性。
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关键词 :
随机微分方程,
参数估计,
贝叶斯,
渐近正态性,
渐近一致性
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[1] |
胡军管春胡涛. 基于改进贝叶斯和风险评估的无线传感网络信任模型[J]. 南昌大学学报(理科版), 2018, 42(2): 168-. |
[2] |
马新生; 翁瑾. 两种群食饵-捕食者模型参数估计的数值微分法[J]. 南昌大学学报(工科版), 2010, 32(01): 1-. |
[3] |
白似雪; 梅君; 吴穹; 朱涛. 一种基于概率加权的朴素贝叶斯分类[J]. 南昌大学学报(理科版), 2009, 33(02): 1-. |
[4] |
陈炼; 王芸; 饶泓; 邓少波. 基于粗糙集和朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统[J]. 南昌大学学报(工科版), 2009, 31(01): 1-. |
[5] |
徐健锋; 刘承启; 黄传华; 李建民. 反垃圾邮件及粗糙朴素贝叶斯邮件分类器[J]. 南昌大学学报(理科版), 2008, 32(06): 1-. |
[6] |
马新生; 王来群; 胡文玉. 基于潜周期模型的两种群食饵-捕食者模型的参数估计[J]. 南昌大学学报(工科版), 2008, 30(02): 1-. |
[7] |
刘文标; 傅春. 马斯京根法的改进[J]. 南昌大学学报(工科版), 2007, 29(03): 1-. |
[8] |
李永明; 吴丽莎; 徐健. 一类函数估计在负相协下的渐近正态性[J]. 南昌大学学报(理科版), 2005, 29(05): 1-. |
[9] |
刘卫东; 胡勇克; 吴文伶; 陈庆生. 典型引信机构安全性与可靠性的估计[J]. 南昌大学学报(工科版), 2000, 22(04): 1-. |
[10] |
夏洪; 甘诚智. 电视机可靠性指标的贝叶斯估计方法[J]. 南昌大学学报(工科版), 2000, 22(04): 1-. |
[11] |
曾明如. 时滞未知时Smith预估控制系统及其抗干扰性能的研究[J]. 南昌大学学报(工科版), 1991, 13(02): 1-. |
[12] |
熊鷃举. 计量经济模型时变参数估计的最优移动窗法[J]. 南昌大学学报(理科版), 1991, 15(01): 1-. |
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