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
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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标签：扩展指数分布论文; 广义逐步混合截尾论文; 抽样算法论文; 参数估计论文;