本文主要研究内容
作者党欣媛（2019）在《二元逆Weibull分布的Bayes分析》一文中研究指出：逆Weibull分布在寿命分析中有广泛的应用,因此它具有较好的研究前景.本文主要讨论的是二元逆Weibull分布的参数估计问题.本文首先介绍了二元逆Weibull分布的定义,分布函数,以及x1<x2,x1>x2和x1=x2=x时的概率密度函数.其次假设有一个来自二元逆Weibull的观测样本,容量为n,引入潜在变量y和z,构造出二元逆Weibull分布的似然函数.然后基于EM算法实现了参数的极大似然估计,并且利用Gibbs抽样算法实现了二元逆Weibull分布未知参数的Bayes估计.根据模拟结果我们可以发现,随着样本量增大,极大似然估计和Bayes估计的效果比较接近,两种参数估计方法都比较好.但在小样本下,基于Gibbs抽样算法的Bayes估计有较好的效果。
Abstract
ni Weibullfen bu zai shou ming fen xi zhong you an fan de ying yong ,yin ci ta ju you jiao hao de yan jiu qian jing .ben wen zhu yao tao lun de shi er yuan ni Weibullfen bu de can shu gu ji wen ti .ben wen shou xian jie shao le er yuan ni Weibullfen bu de ding yi ,fen bu han shu ,yi ji x1<x2,x1>x2he x1=x2=xshi de gai lv mi du han shu .ji ci jia she you yi ge lai zi er yuan ni Weibullde guan ce yang ben ,rong liang wei n,yin ru qian zai bian liang yhe z,gou zao chu er yuan ni Weibullfen bu de shi ran han shu .ran hou ji yu EMsuan fa shi xian le can shu de ji da shi ran gu ji ,bing ju li yong Gibbschou yang suan fa shi xian le er yuan ni Weibullfen bu wei zhi can shu de Bayesgu ji .gen ju mo ni jie guo wo men ke yi fa xian ,sui zhao yang ben liang zeng da ,ji da shi ran gu ji he Bayesgu ji de xiao guo bi jiao jie jin ,liang chong can shu gu ji fang fa dou bi jiao hao .dan zai xiao yang ben xia ,ji yu Gibbschou yang suan fa de Bayesgu ji you jiao hao de xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自吉林大学的党欣媛，发表于刊物吉林大学2019-06-25论文，是一篇关于二元逆分布论文,算法论文,极大似然估计论文,估计论文,抽样论文,吉林大学2019-06-25论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自吉林大学2019-06-25论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。