摘要：時間序列模型引數會由於各種原因而發生結構性變化，很多經濟領域內的時間序列現實資料充分顯示了引數可能在不同時間發生不同次數的結構性突變，因此，現有的結構性突變模型對引數在同一時間發生結構性突變的假設是不符合實際的。優化和改進結構性突變模型，引入新的引數估計流程和框架。
該優化模型具有相當大的適用範圍和應用價值，可以推廣至很多學科領域的時間序列結構性突變研究，並且能夠提高對歷史事件解釋的合理性以及對未來發展趨勢**的準確性。
關鍵詞：時間序列模型結構性突變結構性突變模型引數估計流程
近年來，時間序列的結構突變研究有兩種方法。第一種是經典方法，即通過檢驗統計量來進行關於結構突變的假設檢驗，如andrews（1993）在零假設為無突變下提供了每乙個時間點所對應的f統計量，inclan和tiao（1994）運用迭代累積平方和演算法構造檢驗結構突變的統計量，bai和perron（1998，2003）對線性回歸模型中的未知結構突變統計量極限分布進行了研究，欒惠德（2007）總結了帶有結構突變的單位根檢驗研究的最新進展，並概況了該問題研究最新發展動向，梁琪和滕建州（2006）運用最小拉格朗日乘數單位根檢驗方法估計了中國實際gdp，人均gdp和名義gdp，周建（2008）運用最小二乘法殘差檢驗，cusum平方和檢驗和chow檢驗進行了中國gdp的結構突點檢驗。
第二種是貝葉斯方法，該方法主要運用潛變數來描述結構突變的發生，並運用馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（mcmc）對潛變數和引數進行模擬。chib（1998）運用離散的一階馬爾科夫鏈描述時間序列時段變化的過程，wang和zivot（2000）研究了類似的模型，並引入離散的均勻先驗分布，通過吉布斯取樣得到後驗分布。王維國和王霞（2009）運用此模型研究上證月度指數序列的結構突變。
董宇晴（2009）運用吉布斯抽樣的貝葉斯突變點方法研究了我國的低碳問題。
貝葉斯方法評估系統 產品 的可靠性
式中 0 r0為驗前分布引數。似然函式為 f 1，r1 m，rm 1 m e 1，r1 m，rm 的邊緣密度函式為 f 1，r1 m，rm 1 m f 1，r1 m，rm 1 m d 1 d m 經推導，驗後密度函式為 f 1，r1 m，rm 1 m d 1 d m 第m階段產品故障率 m的密度函式...
貝葉斯估計方法學習感想及看法
一切估計的目的是要對未知引數作統計推斷。在沒有樣本資訊時，我們只能依據先驗分布對作出推斷。在有了樣本觀察值之後，我們應依據對作出推斷。若把作如下分解 其中是的邊際概率函式 它與無關，或者說中不含的任何資訊因此能用來對作出推斷的僅是條件分布，它的計算公式是 貝葉斯統計學關鍵是首先要想方設法先去尋求 的...
基於貝葉斯網路汽車故障診斷分析研究
摘要 貝葉斯 bayes 網路是基於概率推理的圖形化網路 數學模型，針對汽車故障的特點及型別，提出採用貝葉斯 bayes 網路作為汽車故障診斷分析方法，為汽車故障提供準確和可靠的決策依據。關鍵詞 貝葉斯 bayes 網路汽車故障故障診斷 1.前言 汽車主要由四大部分組成 發動機 底盤 車身 電器裝置...