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通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件分布.利用MCMC方法对参数的满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.
左截断右删失数据下Pareto分布形状参数多变点的贝叶斯估计
【摘 要】
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通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件分布.利用MCMC方法对参数的满条件分布进行了
【机 构】
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安阳师范学院数学与统计学院,山东大学数学学院
【出 处】
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湖南师范大学自然科学学报
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61174099）, 河南省教育厅科学技术研究重点项目（14B110011）
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