發(fā)布時(shí)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(jì) 混合Gibbs算法　出處：《統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)學(xué)院;
【基金】：天水師范學(xué)院中青年教師科研資助項(xiàng)目(TSA1506)
【分類號】：O212.8

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2 唐n，

本文編號：1549353