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[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵
文章在定数双截尾场合下,给出了样本的似然函数,分别取无信息先验和伽玛分布作为先验分布时,得到了Lomax分布形状参数的后验分布。在平方损失、熵损失和对称熵损失函数下给出了参数的贝叶斯点估计,并由后验分布给出了参数的贝叶斯可信区间。通过实例给出了不同定数双截尾样本下形状参数的点估计和区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了定数截尾逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值和均方误差,并与逆矩估计、分位数回归估计进行比较。结果表明:在给出的三种定数截尾场合,用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,三种估计中,贝叶斯估计的精度最高,略好于分位数回归估计,明显好于逆矩估计,该算法可行、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张春雨 刘禄勤
文章研究定数截尾情形下Poisson-Lomax分布的Bayes估计。Poisson-Lomax分布是新近提出的一种具有良好应用前景的寿命分布,给出了该分布在不同损失函数下参数的Bayes估计,并通过数值模拟,对不同情形下Bayes估计和极大似然估计的效果进行了比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李艳玲
双参数指数分布是可靠性理论中常用的分布之一,文章研究了在双边定数截尾场合下,双参数指数分布的贝叶斯预测问题,并且在双样本的情况下,从理论上得到了相应的贝叶斯预测区间.最后采用Monte Carlo方法验证了文中所得到的贝叶斯预测区间的精确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐凌云 朱宁 方爱秋 唐清干
文章在对称和非对称损失函数下研究指数-泊松分布参数的Bayes估计问题;基于广义无信息先验和定数截尾情形,给出了参数λ在三种不同损失函数下Bayes估计的精确表达式;最后运用Monte-Carlo随机模拟方法对估计进行比较。结果表明,加权平方损失下Bayes估计的精确度和稳健性较好,适合用来对参数λ进行统计推断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凤 师义民
基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周洁 贺兴时 刘俊利
在双边定数截尾样本下,文章基于未知参数的先验分布为无信息先验和Gamma分布,分别考虑平方损失和LINEX损失,研究了Burr Ⅻ分布的参数和可靠性指标的Bayes估计,并运用随机模拟的方法对各种估计结果进行了分析比较,结果表明LINEX损失下,基于gamma先验分布,贝叶斯估计结果精度更高.
[期刊] 统计与决策
[作者]
任海平 李中恢
文章基于定数截尾情形,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,讨论了一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计。最后给出了数值模拟例子对极大似然估计和Minimax估计进行比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱先阳 朱少平
文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质,根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n~-1).在相同或相近的可信水平下,分别研究参数在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
龙兵
在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的.由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.
[期刊] 统计与决策
[作者]
周伟萍 王丰效
文章给出了双参数指数分布定时截尾样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟说明修正的极大似然估计要好于极大似然估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘华 习长新
文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差，研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毕祥娟 李波
本文研究了在定数截尾样本下,形状参数未知时双参数Pareto分布尺度参数的检验问题;并利用似然比检验的方法,获得了检验统计量及检验否定域的上下界。
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