不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法
2017-10-30分类号:O212.8
【部门】天水师范学院数学与统计学院
【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。
【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
【基金】天水师范学院中青年教师科研资助项目(TSA1506)
【所属期刊栏目】统计与决策
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