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左截断右删失数据下Pareto分布形状参数多变点的贝叶斯估计

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摘要

通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件分布.利用MCMC方法对参数的满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.

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来源
《湖南师范大学自然科学学报》 |2015年第3期|80-84|共5页
作者
何朝兵; 杜保建; 刘华文;
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作者单位

安阳师范学院数学与统计学院;

山东大学数学学院;

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

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