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IIRCT下瑞利分布参数多变点的贝叶斯估计 被引量:2

Bayesian Estimation of Parameter of Rayleigh Distribution with Multiple Change Points for Random Censoring Test Model with Incomplete Information
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摘要 利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高. This paper mainly studies the parameter estimation in Rayleigh distribution multiple change points model for IIRCT. By expanding the missing data of the life variable, the likelihood function of Ray- leigh distribution is obtained. The full conditional distributions of all parameters are randomly sampled. Random simulation shows that estimators of the parameters are fairly accurate.
出处 《河北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第3期197-201,共5页 Journal of Hebei Normal University:Natural Science
基金 国家自然科学基金(61174099) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B110011)
关键词 似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 likelihood function full conditional distribution MCMC method Gibbs sampling Me- tropolis-Hastings algorithm
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