指数-威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

发布时间：2018-05-14 18:57

  本文选题：分组数据 + 定数截尾样本　； 参考：《统计与决策》2017年16期

【摘要】：文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[Abstract]:In this paper, the Bayesian estimation of the parameters of exponential Weibull distribution is given by using mixed Gibbs algorithm in the case of block data and fixed number truncation, and the Monte-Carlo simulation is carried out. The results show that the mixed Gibbs algorithm is used to obtain Bayesian estimation of exponent-Weibull distribution parameters in two incomplete data cases, and the results are satisfactory. The algorithm is feasible, stable and accurate.
【作者单位】： 天水师范学院数学与统计学院;天水师范学院电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11665019) 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：1889078