English
Bài báo cùng quyển |
|---|
Thiết lập các mẫu ngẫu nhiên cho phân phối hậu nghiệm chuẩn và không chuẩn.
Tóm tắt
Thống kê Bayes đưa ra các suy luận và ước lượng các tham số chưa biết đối với các phân phối hậu nghiệm. Theo quy tắc của Bayes, các hàm số của các phân phối tiên nghiệm được thiết lập bằng cách sử dụng hàm likelihood và các phân phối tiên nghiệm. Tuy nhiên, các hàm số này thường có dạng không chuẩn và không thể đoán trước. Vì vậy, việc thiết lập một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối hậu nghiệm là rất quan trọng để đưa ra suy luận trong thống kê Bayes. Chúng tôi đề suatas hai thuật toán để tạo mẫu ngẫu nhiên từ phân phối hậu nghiệm được. Chúng tôi cũng áp dụng cả hai thuật toán để tạo các mẫu ngẫu nhiên cho các hàm phân phối chuẩn và không chuẩn. Kiểm định Shapiro-Wilk được thực hiện để kiểm tra độ chính xác của cả hai thuật toán trên.
Từ khóa: Thiết lập các mẫu ngẫu nhiên, thống kê Bayes, phân phối hậu nghiệm chuẩn, phân phối hậu nghiệm không chuẩn
