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[期刊] 统计与决策
[作者]
林静 韩玉启 朱慧明
本文基于贝叶斯生存分析理论,在参数的有信息先验假设条件下,通过运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出恒加试验模型中各参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包对文献[6]中的实例进行建模分析,并将两种假设条件下MCMC具有显著差异的计算结果与传统BLUE结果进行比较,发现BLUE的计算结果近似等于将产品截尾数据当作失效数据时MCMC的处理结果;进而再次揭示出传统BLUE方法的不足,并证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯雪峰 唐家银
为实现高可靠度长寿命产品的快速评估,建立恒加试验Weibull可靠性统计模型。文章采用简化的极大似然估计(S-MLE)方法来估计Weibull分布可靠性统计模型的未知参数,未知参数的极大似然估计值通过牛顿算法进行求解。获得了不同可靠度下可靠寿命的点估计,估计出用于构造模型参数渐进置信区间的Fisher信息矩阵。以正态分布来近似Weibull信区间。数值算例表明,Weibull可靠性统计模型具有可行性。
关键词：
加速寿命试验 加速模型 加速因子 可靠性
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵岩 李宏伟 彭石坚
文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
方兴华 宋明顺 张月义 顾龙芳
贝叶斯质量控制是企业小批量、多品种生产中质量控制的有效手段。在非共轭先验分布的条件下,利用基于马尔科夫链—蒙特卡罗(MCMC)的方法可以解决贝叶斯质量控制中的后验分布确定问题,并用WinBUGS软件执行。在方差未知的正态分布多元质量特性参数控制的模型中,对生产过程中控制图的控制界限进行了预测,在有限的信息条件下,实现对质量特性参数的控制。
关键词：
贝叶斯质量控制 非共轭先验分布 小样本
[期刊] 统计与决策
[作者]
何辉 周娜 张瑞明
文章研究了数据缺失场合中逆瑞利分布可靠度在广义熵损失函数,LINEX损失函数以及Q对称熵损失函数下的贝叶斯估计.通过数值模拟着重分析了损失函数中的参数对估计的影响.结果表明:广义熵损失函数下可靠度估计的期望值与参数呈右半"M"型曲线,LINEX损失下呈单调递增的直线,而Q对称熵损失下呈"M"型曲线。
关键词：
缺失数据 可靠度 损失函数 贝叶斯估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕敏红 闫奕荣
零膨胀泊松回归模型(ZIP)是研究零过多的计数数据的有力工具。经典的分析理论总是对随机效应和随机误差作正态分布的假设,但是在实际问题中,正态假设可能会导致无效的统计结论。为此,文章考虑了随机误差和随机效应服从偏斜正态分布的ZIP层次回归模型的贝叶斯分析问题,最后用一个实例说明该方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李政宵 孟生旺
非寿险精算的核心问题之一是对未决赔款准备金进行准确评估。在未决赔款准备金评估中,多条业务线的流量三角形数据之间通常存在一定的相依关系。为了考虑不同业务线之间的相依关系对未决赔款准备金评估结果的影响,本文基于GB2分布建立了一种相依性准备金评估模型,该模型首先假设不同业务线的增量赔款服从GB2分布,并在分布的期望中引入事故年和进展年作为解释变量,引入日历年随机效应描述各条业务线之间的相依关系;然后借助贝叶斯HMC方法进行参数估计和未决赔款准备金预测,最后给出了总准备金的预测分布和评估结果。本文将该方法应用到
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦盛学 李乃医
生存分析和可靠性分析中,一般得到的往往是小样本、不完全的数据,在此情形下,基于极大似然方法的参数估计结果可能是不稳定的。而Bootstrap方法是处理小样本数据的一个可行、有效方法,文章给出了小样本、随机右删失数据下Weibull分布参数的Bootstrap区间估计方法 。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[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)给出了分组数据场合Burr-XII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、均方误差及参数的可信区间,并给出混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图。结果表明:在分组数据场合,用混合Gibbs算法求Burr-XII分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,该算法可行、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张莉
基于指数分布下的分组数据,文章研究了步加试验中参数的近似极大似然估计方法,最后通过蒙特卡罗模拟,说明方法是可行且有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈家清 王玉 陈志强
文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题。在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计。证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高。
[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]
钱瑾 钱夕元
金融市场数据通常具有“高峰厚尾”的特征,普通正态分布很难拟合这类数据。稳定分布族不存在显式密度函数表达式,常用的一些估计方法无法处理它的参数估计问题。可是稳定分布被证明可以较好地拟合金融市场收益率这类具有“高峰厚尾”特征的数据。文章提出了一种新颖的解决稳定分布参数估计的方法:基于经验似然的贝叶斯计算的稳定分布参数估计方法,将其对比正态分布应用到上证指数收益率数据的分布拟合中去,并用稳定化的PP图检验拟合效果。同时,为了解决基于历史数据的金融数据的预测问题,提出了基于经验似然的贝叶斯预测,并利用该方法结合稳
关键词：
高峰厚尾 稳定分布 经验似然 贝叶斯计算
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