不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法

发布时间：2018-02-28 23:08

  本文关键词： 分组数据 定数截尾样本 广义指数分布 Bayes估计 混合Gibbs算法　出处：《统计与决策》2017年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
[Abstract]:In this paper, a hybrid Gibbs algorithm for Bayesian estimation of generalized exponential distribution parameters is presented for two incomplete data cases. The results show that the hybrid Gibbs algorithm is simple, feasible and accurate. The method of grouping data has a great influence on the simulation results.
【作者单位】： 天水师范学院数学与统计学院;
【基金】：天水师范学院中青年教师科研资助项目(TSA1506)
【分类号】：O212.8

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本文编号：1549353