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不完全數(shù)據(jù)場合廣義指數(shù)分布參數(shù)Bayes估計的混合Gibbs算法

發(fā)布時間:2018-02-28 23:08

  本文關(guān)鍵詞: 分組數(shù)據(jù) 定數(shù)截尾樣本 廣義指數(shù)分布 Bayes估計 混合Gibbs算法 出處:《統(tǒng)計與決策》2017年20期  論文類型:期刊論文


【摘要】:文章針對在兩種不完全數(shù)據(jù)場合,給出了廣義指數(shù)分布參數(shù)貝葉斯估計的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模擬結(jié)果顯示:混合Gibbs算法簡單、可行、精度較高、適應(yīng)范圍廣。分組數(shù)據(jù)的分組方式對模擬結(jié)果影響較大。
[Abstract]:In this paper, a hybrid Gibbs algorithm for Bayesian estimation of generalized exponential distribution parameters is presented for two incomplete data cases. The results show that the hybrid Gibbs algorithm is simple, feasible and accurate. The method of grouping data has a great influence on the simulation results.
【作者單位】: 天水師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】:天水師范學(xué)院中青年教師科研資助項目(TSA1506)
【分類號】:O212.8

【相似文獻】

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2 唐n,

本文編號:1549353


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