检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]徽商职业学院电子信息系,合肥230022 [2]安徽农业大学理学院,合肥230036
出 处:《上海第二工业大学学报》2012年第2期135-138,共4页Journal of Shanghai Polytechnic University
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.10571057);安徽省高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2011Z129)
摘 要:对Pareto分布场合逐步增加Ⅱ型截尾样本进行了贝叶斯分析,利用马尔可夫链蒙特卡罗方法给出了参数的贝叶斯估计。最后,通过蒙特卡罗模拟和应用实例表明该贝叶斯估计是有效的。Bayesian analysis of Pareto distribution under ProgressiveType-II censoring was given. Bayesian estimation for parameters of the model was obtained using Markov chain Monte Carlo method. It is seen that Bayesian estimation is efficient through Monte Carlo simulation and an example.
关 键 词:逐步增加Ⅱ型截尾 PARETO分布 先验分布 贝叶斯估计 GIBBS抽样
分 类 号:O212.8[理学—概率论与数理统计]
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