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1.
基于Ⅰ型双删失样本求Lomax分布中形状参数的极大似然估计,并不能得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的.用EM算法得到了未知参数的迭代公式,通过相关引理证明了该算法具有良好的收敛性.通过一个例子分别计算出参数θ的极大似然估计和EM估计,并把它们进行了比较,验证了EM算法是Ⅰ型双删失样本下参数估计的一种有效方法. 相似文献
2.
基于累积损伤模型,讨论了Lomax分布产品在循环序进应力加速寿命试验下的失效模式,结合极大似然估计和线性回归给出了参数的估计方法,并用Monte-Carlo法模拟数据,计算参数的估计值. 相似文献
3.
龙兵 《江西师范大学学报(自然科学版)》2014,(2):176-179
研究了两参数Lomax分布参数的区间估计和假设检验问题.分别在形状参数和尺度参数已知的情形下,给出了尺度参数、形状参数的置信区间和假设检验的拒绝域以及p分位数的置信区间,并运用随机模拟的方法分别对2个参数进行了统计分析. 相似文献
4.
5.
在加权p,q对称熵损失函数下,讨论了Lomax分布形状参数的Bayes估计及其性质,在任意先验分布下得到了参数的Bayes估计的一般形式;在两种确定先验分布下得到了参数的Bayes估计的精确形式,证明了所得Bayes估计具有可容许性;利用Matlab进行数据模拟,验证了所得估计的合理性. 相似文献
6.
《山东师范大学学报(自然科学版)》2016,(2)
本文针对两参数Lomax分布Bayes估计问题进行了研究.主要运用Bayes定理和减函数,得到了在Mlinex损失函数下,两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的多层Bayes估计和E-Bayes估计,并对几种Bayes估计的结果进行了比较.从定理结果来看,Bayes估计在应用上更为方便. 相似文献
7.
《郑州大学学报(理学版)》2017,(2)
在定时截尾缺失数据样本下研究了Lomax分布形状参数的估计和假设检验.在尺度参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了形状参数的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性. 相似文献
8.
基于逐步Ⅱ型混合截尾样本,研究Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析问题。假设应力和强度具有不同形状参数和共同尺度参数,利用极大似然理论及迭代方法获得可靠度函数的极大似然估计(MLE),并给出渐近置信区间;然后,运用贝叶斯理论,借助Tierney-Kadane(TK)近似方法、MCMC算法,讨论平方误差损失函数下未知参数及可靠度的贝叶斯估计,给出其最大后验密度可信区间(HPD);最后,利用Monte-Carlo模拟方法对估计结果进行对比分析。模拟结果显示:贝叶斯估计整体上优于极大似然估计,并且随样本量的增大,2种估计的均方误差(MSE)均逐渐减小,HPD可信区间的效果优于渐近置信区间。 相似文献
9.
基于上记录值,该文讨论了在Lomax分布总体中未知参数、系统可靠度及失效率的极大似然估计,并利用中心极限定理得到了模型参数的近似置信区间.首先,当2个参数的先验分布为混合分布时,在2种损失函数下计算了未知参数及可靠性指标的Bayes估计,并给出了超参数的估计方法;然后,分别用频率方法和Bayes方法对未来的上记录值进行预测;最后,提出了一种模拟上记录值的算法,利用模拟的记录值计算了相关的结果. 相似文献
10.
龙兵 《安徽大学学报(自然科学版)》2017,41(3)
首先讨论了Lomax分布参数的最大似然估计;其次在其中一个参数已知时,给出了另一个参数、失效率及可靠度的置信区间;最后对两参数分别进行了假设检验,给出了拒绝域,并通过实例得到了相关结果. 相似文献