IIRCT下瑞利分布参数多变点的贝叶斯估计  

Bayesian Estimation of Parameter of Rayleigh Distribution with Multiple Change Points for Random Censoring Test Model with Incomplete Information

作　　者：何朝兵[1] 田彦伟[1] 刘华文[2] 

机构地区：[1]安阳师范学院数学与统计学院,河南安阳455000 [2]山东大学数学学院,山东济南250100

出　　处：《河北师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期197-201,共5页Journal of Hebei Normal University：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B110011)

摘　　要：利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.This paper mainly studies the parameter estimation in Rayleigh distribution multiple change points model for IIRCT. By expanding the missing data of the life variable, the likelihood function of Ray- leigh distribution is obtained. The full conditional distributions of all parameters are randomly sampled. Random simulation shows that estimators of the parameters are fairly accurate.

关 键 词：似然函数 满条件分布 MCMC方法 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 

分 类 号：O213.2[理学—概率论与数理统计] O212.8[理学—数学]