指数分布参数的Bayes及多层Bayes估计

对寿命服从指数分布的产品,先验分布为Gamma分布时,给出了参数的Bayes估计和多层Bayes估计。     

指数分布参数的Bayes及多层Bayes估计

对寿命服从指数分布的产品,以先验分布为Gamma分布时,给出了参数的Bayes估计和多层Bayes估计.     

指数分布参数的Bayes HPD置信区间估计

利用Bayes统计分析方法,研究当先验分布为伽玛分布时,指数分布未知参数λ的Bayes区间估计问题,并给出参数的最高后验概率密度区间-HPD区间估计的条件极值解法,给出例子说明该方法的优越性.     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。     

两参数广义指数分布族形状参数的经验Bayes估计

利用经验Bayes方法研究了两参数广义指数分布未知形状参数的Bayes估计,并给出了数值模拟例子,说明此种方法估计的有效性.     

截尾试验下指数分布可靠度的Bayes估计

在指数分布场合,定时或定数截尾试验下,本文讨论了相应于几种不同先验分布可靠度的Bayes估计。     

Poisson分布参数的几个Bayes估计及比较

本文基于不同的先验分布给出了不同的Poisson分布参数的Bayes估计,并从Bayes风险的角度对它们进行了比较.     

总体比例的分级Bayes估计

在总体比例的Bayes估计中，引入超先验，得到总体比例的分层先验分布，在此先验下，给出总体比例的分级Bayes估计量，当总体比例值较小时，Bayes估计量是分级Bayes估计量的一个特例。     

指数分布异常数据检验的Bayes方法

研究了指数分布场合异常数据的检验问题,提出了无信息先验分布下的Bayes检验方法．利用分布参数的先验分布严格推导出新的检验统计量及其后验分布函数．实例和蒙特卡罗模拟表明了方法是可行的,适用于同时含有异常大、异常小数据的情形,并能够避免遭受屏蔽效应．     

缺失数据场合泊松分布参数的贝叶斯估计

本文给出了缺失数据场合泊松分布参数的经验贝叶斯估计、无信息先验下的贝叶斯估计且基于贝叶斯风险进行了比较.     

指数分布场合下基于分组数据区间估计的新方法

从新的角度证明了分组数据下指数分布总体均值的极大似然估计(MLE)的渐进正态性,给出了该均值的渐进置信区间。通过Monte Carlo模拟比较,发现该置信区间优于CHEN和MIE得到的置信区间。     

在指数分布下用不完全样本作参数估计

给出在指数分布下用不完全样本作参数估计的一种方法     

关于指数分布参数的两种估计

利用极大似然估计以及方向极大似然估计的概念,分别得到了双参数指数分布的参数的估计量,并证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系     

基于数值分析的动态指数分布模型的一个预测算法

在自然参数与状态参数之间满足非线性关系ωt-ft(θt）的假设下,利用数值分析的方法给出了动态指数分布模型的修正递推及其预测。     

指数分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes分析

在指数分布场合，根据步进应力加速寿命试验数据，应用Ｂａｙｅｓ分析法，给出平均寿命的点估计和置信下限估计．     

负二项分布参数的贝叶斯区间估计问题

研究了在先验分布为贝塔分布下,负二项分布未知参数θ的贝叶斯区间估计方法。借助Beta分布与F分布的关系给出了参数θ的一般后验区间估计,并给出了参数θ的最短后验区间估计的条件极值解法。通过对参数取值不同的密度曲线形状的讨论分析和数值实例对比,得出结论：在小样本情况下,最短置信区间估计方法值得采用。     

指数分布场合恒定应力加速寿命试验的Bayes分析

在指数分布场合，根据恒定应力加速寿命试验数据，应用两种方法，给出平均寿命的占估计及置信下限。