二元逆Weibull分布的Bayes分析

发布时间：2020-09-25 19:52

　　 逆Weibull分布在寿命分析中有广泛的应用,因此它具有较好的研究前景.本文主要讨论的是二元逆Weibull分布的参数估计问题.本文首先介绍了二元逆Weibull分布的定义,分布函数,以及x_1x_2,x_1x_2和x_1=x_2=x时的概率密度函数.其次假设有一个来自二元逆Weibull的观测样本,容量为n,引入潜在变量y和z,构造出二元逆Weibull分布的似然函数.然后基于EM算法实现了参数的极大似然估计,并且利用Gibbs抽样算法实现了二元逆Weibull分布未知参数的Bayes估计.根据模拟结果我们可以发现,随着样本量增大,极大似然估计和Bayes估计的效果比较接近,两种参数估计方法都比较好.但在小样本下,基于Gibbs抽样算法的Bayes估计有较好的效果。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TB114.3
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 国内外研究现状
    1.2 本文结构与安排
第二章 预备知识
    2.1 Bayes估计知识介绍
    2.2 损失函数
    2.3 Bayes估计
第三章 二元逆Weibull分布
    3.1 一元逆Weibull分布函数
    3.2 二元逆Weibull分布函数
第四章 二元逆Weibull分布的参数估计
    4.1 二元逆Weibull分布参数极大似然估计
    4.2 二元逆Weibull分布Bayes估计
第五章 基于Gibbs抽样算法的二元逆Weibull分布的Bayes估计
    5.1 Gibbs抽样算法的方法介绍
    5.2 Gibbs抽样算法的具体应用及数值模拟结果.
第六章 总结与展望
参考文献
致谢

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7 王

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