指数分布逐次定数截尾试验的多层贝叶斯估计  

Hierarchical Bayesian Estimation of Exponential Distribution under Progressive Type-Ⅱ Censoring

作　　者：武东[1] 汤银才[2] 

机构地区：[1]安徽农业大学理学院,合肥230036 [2]华东师范大学统计系,上海200241

出　　处：《上海第二工业大学学报》2011年第2期113-116,共4页Journal of Shanghai Polytechnic University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.10571057)

摘　　要：给出了指数分布场合逐次定数截尾试验的多层贝叶斯估计。通过蒙特卡罗模拟和实例表明多层贝叶斯估计比最大似然估计更加有效。Hierarchical Bayesian estimation of exponential distribution based on progressively type-Ⅱ sampler is given.It is seen that hierarchical Bayesian estimation is more efficient than maximum likelihood estimation through Monte Carlo simulation and an example.

关 键 词：指数分布 逐次定数截尾 最大似然估计 多层贝叶斯估计 

分 类 号：O212.8[理学—概率论与数理统计]