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本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程PPT教学课件（matlab）第5章 MATLAB绘图

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上海交通大学：《检测技术基础 Fundamentals of Test & Measurement Technology》课程教学资源_检测技术B_2误差理论与数据处理

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上海交通大学：《材料制造数字化技术基础 Foundation of Digital Technology for Material Processing》课程教学资源（课件讲稿）第3章工控机控制技术

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