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Weibull分布下基于MCMC的贝叶斯恒加试验数据评估 被引量:3

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摘要 本文基于贝叶斯生存分析理论,在参数的有信息先验假设条件下,通过运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出恒加试验模型中各参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包对文献[6]中的实例进行建模分析,并将两种假设条件下MCMC具有显著差异的计算结果与传统BLUE结果进行比较,发现BLUE的计算结果近似等于将产品截尾数据当作失效数据时MCMC的处理结果;进而再次揭示出传统BLUE方法的不足,并证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第18期10-12,共3页 Statistics & Decision
基金 湖南省自然科学基金资助项目(05JJ0130)
  • 相关文献

参考文献6

  • 1Ibrahim J G, Chen M H, Sinha D. Bayesian Survival Analysis [M]. New York: Berlin Heidelberg, 2001.
  • 2Gilks W R, Richardson S, Spiegelhalter D J. Markov Chain Monte Carlo in Practice [M].London: Chapman & Hall, 1996.
  • 3David S, Andrew T, Nicky B.BUGS 0.5: Bayesian Inference Using Gibbs Sampling Manual (version ii). [J].Cambridge, U.K.: MRC Biostatistics Unit, 1996.
  • 4Congdon P. Bayesian Statistical Modelling [M]. New York : Queen Mary, University of London,2001.
  • 5Congdon P. Applied Bayesian Modeling [M]. England: John Wiley & Sons Ltd, 2003.
  • 6茆诗松.威布尔分布下恒加试验数据的数值分析法[J].质量与可靠性,2003(6):16-23. 被引量:3

共引文献2

同被引文献23

引证文献3

二级引证文献11

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