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1)  conjugate prior class
共轭先验分布族
2)  conjugate prior distribution
共轭先验分布
1.
It gives UMVUE of σ2, and then gives Bayes estimation of pusing conjugate prior distribution.
本文利用充分完全统计量,给出了负二项分布下,总体均值μ和参数P的方差一致最小的无偏估计(UMVUE),特别当r=1时,给出了方差σ2的UMVUE,然后,再利用共轭先验分布给出参数P的贝叶斯估计,并在特殊情形下,对两种估计进行了比较。
2.
First,we obtain the accurate form of Bayesian es-timator and Bayes lowers confidence limit under the conjugate prior distribution by Bayesmethod,then we obtain the multilayer Bayesian estimation of the parametric and some sim-ulations by multilayer Bayes method.
首先用Bayes方法在给出共轭先验分布下得到了Bayes估计的精确形式以及Bayes置信下限,在此基础上用多层Bayes方法得到了参数的多层Bayes估计以及相应的模拟结果。
3)  Conjugage prior distribution
共轭型先验分布
4)  Minnesota conjugate prior distribution
Minnesota共轭先验分布
5)  conjugate distribution family
共轭分布族
6)  conjugate prior
共轭先验
1.
Under the type Ⅱ censorship and random censorship,respectively,we show in this paper that the Bayes estimator of the exponential scale parameter with conjugate prior can be shrinkage estimation with the form ■BE=α■+bEθ,where■ is an unbiased estimator depending on samples and Eθ denotes the expectation of the prior distribution.
本文分别在Ⅱ型删失和随机删失下,表明了共轭先验下的指数分布的刻度参数的贝叶斯估计为具有如下形式的收缩估计(?)_(BE)=a■+bEθ,此处■为依赖样本θ的一个无偏估计且Eθ表示先验分布的期望。
2.
With a conjugate prior, the posterior distribution of τ and that of Σ are given respectively.
从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。
补充资料:芳香族线状共轭系导电高分子
分子式:
CAS号:

性质:指以芳香族环烃为结构单元,单元之间相互共轭的线型聚合物,是最常见的结构型导电高分子的重要一员。如非杂环的聚苯、聚苯乙炔、聚苯胺等,含有芳杂环的聚吡咯、聚噻吩等。在结构方面考虑,其导电性能与下列因素有关:(1)参与聚合的芳香环具有较高的电荷密度对提高导电性能有利,比如在环上连接给电子取代基;(2)其次是芳香环之间需要直接连接,或者通过双键,以及具有孤对电子的杂原子,如三价氮、二价氧,连接各芳香环,以保证共轭体系的延续;(3)各芳香环之间能够保持共平面,对提高电导率有利,因为可以使π电子充分重叠。如芳香环直接以平面性良好的碳碳双键连接;(4)分子具有能够进行最高密度堆积的构型对提高导电性能有利。因为分子间的电子转移将变得容易。芳香族线状共轭系导电高分子也可以利用掺杂反应提高其导电能力,芳香族线状共轭系导电高分子除用化学方法制备以外,还用电化学氧化聚合方法制备,多数单环或多环芳香烃、五元氧、氮、硫杂环和衍生物都能作为电化学氧化聚合的单体,这是直接利用电极电势作为引发和反应的驱动力,直接在电极表面生成导电性聚合物膜的一种方法,掺杂过程(一般为p-型掺杂)在聚合的同时由电极完成。

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参考词条