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IIRCT下泊松分布参数单变点的贝叶斯估计

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首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明参数贝叶斯估计的精度较高.

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来源
《安徽师范大学学报（自然科学版）》 |2014年第4期|335-338,342|共5页
作者
何朝兵; 刘华文;
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作者单位

安阳师范学院数学与统计学院,河南安阳455000;

山东大学数学学院,山东济南2501000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类可靠性理论;贝叶斯统计;
关键词
完全数据似然函数; 满条件分布; MCMC方法; Gibbs抽样; Metropolis-Hastings算法;

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