面向正态分布数据样本的Bayes验前分布构造方法

摘要

本发明提供了一种面向正态分布数据样本的Bayes验前分布构造方法，首先假设正态分布参数(均值和方差)的联合验前分布为共轭分布——正态‑逆Gamma分布，然后将数据样本分为N组，每组m个(N、m均为正整数)数据，计算每一组数据的均值和方差，分别得到N个均值和N个方差，再分别统计所得N个均值和N个方差的均值和方差，根据得到的四个估计值拟合正态‑逆Gamma分布的分布参数，从而得到正态分布数据的共轭验前分布。本发明的技术效果：①所得验前分布中均值和方差的点估计是验前样本的无偏估计；②所得验前分布中等效样本容量参数与验前样本总数量无关，仅与每组样本个数有关，在实际构造验前分布时，可以根据现场样本数灵活选择分组数据量m。