【摘 要】
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人们生活的幸福指数是当今学者们研究较多的课题,特别受到社会科学和统计学界的关注。本文运用Bayes估计的方法对幸福指数的传统模型进行了进一步的研究和改进。本文介绍了幸
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人们生活的幸福指数是当今学者们研究较多的课题,特别受到社会科学和统计学界的关注。本文运用Bayes估计的方法对幸福指数的传统模型进行了进一步的研究和改进。本文介绍了幸福指数的历史背景,并分析了Bayes估计的研究现状。受这一领域研究成果的启发,本文主要做了以下工作：首先,本文总结了幸福指数Bayes估计的传统方法,即选取先验分布为均匀分布或共轭先验Dirichlet分布,对参数进行估计；其次,在多级评分理论的基础上,考虑了人们评分时的心理因素,以此作为先验信息,把参数的先验分布修正为均匀分布的乘积。运用Bayes公式推导出后验分布的估计结果,并进一步得出幸福指数模型新的估计值；最后,通过该模型对2008年北京市幸福指数进行了Bayes估计,得到了比传统模型更好的估计结果,实现了改进的效果。
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