右删失数据下加速失效模型的贝叶斯经验似然

董小刚; 刘新蕊; 王纯杰; 袁晓惠

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右删失数据下加速失效模型的贝叶斯经验似然

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本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数.运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然,贝叶斯估计与B-J估计和经验似然在有限样本下的表现.结果展示出贝叶斯经验似然优于贝叶斯估计,B-J估计和经验似然.最后将贝叶斯经验似然应用于一个医疗数据,得到了模型参数更小的可信区间.

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来源
《数理统计与管理》 |2020年第5期|838-844|共7页
作者
董小刚; 刘新蕊; 王纯杰; 袁晓惠;
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作者单位

长春工业大学数学与统计学院;

吉林长春130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;贝叶斯统计;
关键词
加速失效模型; Buckley-James估计; 贝叶斯经验似然; M-H算法;

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