基于贝叶斯B样条的结构方程模型

论文目录   摘要 第5-6页 ABSTRACT 第6-10页 第1章 绪论 第10-16页   1.1 选题的背景与意义 第10页   1.2 文件综述及研究现状 第1…

论文目录  
摘要 第5-6页
ABSTRACT 第6-10页
第1章 绪论 第10-16页
  1.1 选题的背景与意义 第10页
  1.2 文件综述及研究现状 第10-12页
  1.3 研究内容与预期结果 第12-13页
  1.4 论文的结构安排 第13-16页
第2章 基本理论与方法 第16-38页
  2.1 结构方程模型 第16-18页
    2.1.1 结构方程模型的概念 第16-18页
    2.1.2 结构方程模型的假设条件 第18页
  2.2 Bayesian理论 第18-22页
    2.2.1 Bayes理论背景与基础 第18-20页
    2.2.2 参数的后验分布 第20-21页
    2.2.3 常用的参数分布 第21-22页
  2.3 MCMC方法 第22-35页
    2.3.1 蒙特卡洛方法 第22-25页
    2.3.2 马氏链和MCMC方法 第25-30页
    2.3.3 Gibbs抽样算法 第30-35页
  2.4 样条函数 第35-38页
    2.4.1 B样条函数 第35-36页
    2.4.2 P样条函数 第36-38页
第3章 基于贝叶斯B样条的SEM 第38-50页
  3.1 非参数SEM的构建 第39-42页
    3.1.1 模型描述 第39-40页
    3.1.2 动结点的B样条 第40-42页
  3.2 模型的限制性条件 第42-43页
  3.3 参数的贝叶斯解释 第43-46页
    3.3.1 主要参数的先验分布 第43-44页
    3.3.2 参数的后验分布 第44-46页
  3.4 后验分布的抽样方法 第46-50页
    3.4.1 估计未知参数的MCMC算法 第46-48页
    3.4.2 后验分布的具体形式 第48-50页
第4章 结论 第50-52页
  4.1 主要研究成果 第50页
  4.2 应用及待研究的问题 第50-52页
参考文献 第52-54页
附录 第54-60页
致谢 第60页

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