Lomax分布形状参数变点的贝叶斯估计  

Bayesian Estimation of Single Variable Point of Lomax Distribution Shape Parameter

作　　者：沙雪云 周菊玲[1] 董翠玲[1] SHA Xue-yun;ZHOU Ju-ling;DONG Cui-ling(School of Mathematics and Science,Xinjiang Normal University,Xinjiang Urumqi 830017,China)

机构地区：[1]新疆师范大学数学科学学院,新疆乌鲁木齐830017

出　　处：《淮阴师范学院学报（自然科学版）》2020年第4期288-292,共5页Journal of Huaiyin Teachers College;Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金青年项目(11801488);新疆师范大学校级重点实验室招标项目(XJNUSYS2019B05)。

摘　　要：利用贝叶斯方法研究了Lomax分布形状参数变点模型的参数估计问题,求出Lomax分布的似然函数.对形状参数选取两种不同的先验分布,求出各参数的满条件分布,再使用MCMC算法对各参数的满条件分布进行随机模拟,得出各参数估计值,且MC误差和置信区间均比较理想,说明各参数估计值在较高水平上是有效的。Bayesian method has been used to study the distribution of Lomax shape parameter of single variable model parameter estimation problem,through the likelihood function of Lomax distribution,the shape parameter selection different prior distribution,the parameters to obtain the full conditions of the distribution,finally using MCMC algorithm with conditional distribution of each parameter stochastic simulation,it is concluded that the parameter estimation,and the MC error and confidence intervals are ideal,various parameters is effective at a higher level.

关 键 词：Lomax分布 变点 MCMC算法 GIBBS抽样 M-H抽样 

分 类 号：O21[理学—概率论与数理统计]