Bài viết "Sử dụng phương pháp Markov Chain Monte Carlo ước lượng hàm mũ ma trận" trình bày về phương pháp ước lượng hàm phụ thuộc vào một hoặc nhiều phân phối mũ ma trận. Phương pháp được chúng tôi đề nghị sử dụng là Markov chain Monte Carlo nhằm xây dựng quá trình Markov dưới biến mũ ma trận kết hợp với mẫu Gibbs để thu được một dãy độ đo xác suất mũ ma trận dừng từ phân phối hậu nghiệm của quan trắc đã cho. | Lê Văn Dũng Trần Đông Xuân Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân 5 48 2021 43-51 43 5 48 2021 43-51 Sử dụng phương pháp Markov Chain Monte Carlo ước lượng hàm mũ ma trận Using Markov chain Monte Carlo to estimate matrix- exponential distribution Lê Văn Dũnga Trần Đông Xuânb c Le Van Dunga Tran Dong Xuanb c a Faculty of Mathematics the University of Da Nang - Da Nang University of Education and Science b Viện Nghiên cứu Khoa học Cơ bản và Ứng dụng Trường Đại học Duy Tân TP. HCM Việt Nam b Institute of Fundamental and Applied Sciences Duy Tan University Ho Chi Minh City 700000 Vietnam c Khoa Khoa học Tự nhiên Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam c Faculty of Natural Sciences Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam Ngày nhận bài 12 5 2021 ngày phản biện xong 17 5 2021 ngày chấp nhận đăng 21 9 2021 Tóm tắt Bài viết này trình bày về phương pháp ước lượng hàm phụ thuộc vào một hoặc nhiều phân phối mũ ma trận. Phương pháp được chúng tôi đề nghị sử dụng là Markov chain Monte Carlo nhằm xây dựng quá trình Markov dưới biến mũ ma trận kết hợp với mẫu Gibbs để thu được một dãy độ đo xác suất mũ ma trận dừng từ phân phối hậu nghiệm của quan trắc đã cho. Bên cạnh đó chúng tôi cũng dựa vào biến đổi Laplace-Stieltjes và biến đổi Laplace-Stieltjes ngược của phân phối mũ ma trận để đề ra công thức tính xác suất phá sản của công ty bảo hiểm trong mô hình rủi ro hai chiều. Từ khóa Markov chain Monte Carlo phân phối mũ ma trận xác suất phá sản. Abstract In the article we present a method of functional estimation to depend on one or a lot of matrix exponential distribution. The Markov chain Monte Carlo is used to create Markov process with variable of matrix exponential distribution to combine with Gibbs sampling to obtain a series of the matrix exponential ergodic for probability measure from posterior distribution of given observational data. Besides the Laplace-Stieltjes and inverse Laplace-Stieltjes transform of the matrix exponential distribution are used to obtain a
