二元逆Weibull分布的Bayes分析

论文摘要

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x1<x2,x1>x2和x1=x2=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。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 党欣媛

导师: 张勇

关键词: 二元逆分布,算法,极大似然估计,估计,抽样

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 数学,数学,工业通用技术及设备

单位: 吉林大学

分类号: TB114.3

总页数: 36

文件大小: 1731K

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