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| 左截断右删失数据下泊松分布参数多变点的贝叶斯估计 | |
| 作者姓名： | 何朝兵 刘华文 |
| 作者单位： | 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 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,河南省教育厅自然科学基金 |
| 摘 要： | 通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步骤.把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. |
| 关 键 词： | 完全数据似然函数 满条件分布 MCMC方法 Gibbs抽样 Metropolis-Hastings算法 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |