广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin 扩展指数分布的可靠性分析

广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin 扩展指数分布的可靠性分析

论文摘要

研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。

论文目录

  • 0引言
  • 1 似然函数
  • 2 极大似然估计
  •   2.1 参数估计
  •   2.2 渐进区间估计
  • 3 贝叶斯估计
  •   3.1 联合后验分布函数
  •   3.2 Metropolis-Hastings抽样算法
  • 4 数值模拟
  • 5 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 肖金安,贺兴时,王燕

    关键词: 扩展指数分布,广义逐步混合截尾,抽样算法,参数估计

    来源: 纺织高校基础科学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 西安工程大学理学院

    基金: 陕西省重点研发项目(2018W-021),陕西省教育厅自然科学专项基金(18JK0333),西安工程大学研究生创新基金(CHX2019058)

    分类号: O213.2;O212.1

    DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2019.03.015

    页码: 317-323

    总页数: 7

    文件大小: 495K

    下载量: 40

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