本文關(guān)鍵詞：刪失數(shù)據(jù)場合雙參數(shù)Rayleigh分布的參數(shù)估計

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【摘要】：刪失數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)在生存分析和可靠性理論中.近年來,II型刪失、逐步刪失和混合刪失數(shù)據(jù)得到廣泛的研究和應(yīng)用.本文討論了以上三種刪失數(shù)據(jù)場合下雙參數(shù)Rayleigh分布的參數(shù)估計問題,主要研究了以下幾個方面問題:首先,在II型刪失數(shù)據(jù)下,當(dāng)位置參數(shù)已知時,本文討論了雙參數(shù)Rayleigh分布尺度參數(shù)的估計問題,獲得參數(shù)的極大似然估計、Bayes估計、E-Bayes估計以及若干E-Bayes估計的性質(zhì),并通過數(shù)值模擬方法比較上述幾種估計的偏差和均方誤差,結(jié)果表明E-Bayes估計比Bayes估計更穩(wěn)健.其次,在逐步II型刪失數(shù)據(jù)下,基于平方損失函數(shù)和LINEX損失函數(shù),本文討論了雙參數(shù)Rayleigh分布參數(shù)的貝葉斯估計,由于該估計的形式比較復(fù)雜,給出一種近似法來獲得它的解析形式,通過數(shù)值模擬對估計的偏差和均方誤差比較分析發(fā)現(xiàn)貝葉斯估計優(yōu)于極大似然估計.最后,在混合II型刪失數(shù)據(jù)下,本文討論了雙參數(shù)Rayleigh分布的Bayes估計問題,因該估計沒有精確的表達(dá)形式,所以采用Lindley近似法和MCMC方法來獲得該估計的數(shù)值解,并運(yùn)用數(shù)值模擬進(jìn)行分析,結(jié)果表明貝葉斯方法具有更高的估計精度并且Lindley近似的結(jié)果要比MCMC的結(jié)果略好一些.
【關(guān)鍵詞】：II型刪失數(shù)據(jù) 逐步II型刪失數(shù)據(jù) 混合II型刪失數(shù)據(jù) Lindley近似法 MCMC方法 貝葉斯估計
【學(xué)位授予單位】：廣西師范學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 雙參數(shù)Rayleigh分布的介紹8
• 1.2 研究背景及其意義8-11
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容11-12
• 第二章 Ⅱ型刪失下雙參數(shù)Rayleigh分布尺度參數(shù)的E-Bayes估計12-21
• 2.1 極大似然估計12-13
• 2.2 Bayes估計13-14
• 2.3 E-Bayes估計14-16
• 2.4 E-Bayes估計的性質(zhì)16-18
• 2.5 數(shù)值模擬18-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第三章 逐步Ⅱ型刪失下雙參數(shù)Rayleigh分布的Bayes估計21-29
• 3.1 引言21
• 3.2 參數(shù)極大似然估計21-22
• 3.3 參數(shù)的Bayes估計22-25
• 3.4 隨機(jī)模擬25-26
• 3.5 本章小結(jié)26-29
• 第四章 混合Ⅱ型刪失數(shù)據(jù)下雙參數(shù)Rayleigh分布的Bayes估計29-41
• 4.1 引言29
• 4.2 參數(shù)的極大似然估計29-31
• 4.3 參數(shù)的貝葉斯估計31-34
• 4.3.1 Lindley’s近似法31-32
• 4.3.2 MCMC方法32-34
• 4.4 數(shù)值模擬34
• 4.5 實例分析34-36
• 4.6 本章小結(jié)36-41
• 結(jié)論與展望41-42
• 參考文獻(xiàn)42-45
• 攻讀碩士期間主要的研究成果45-46
• 致謝46-47

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本文編號：1009607