左截断右删失数据下Pareto分布形状参数多变点的贝叶斯估计

摘要：

通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件分布.利用MCMC方法对参数的满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.

关键词：似然函数、满条件分布、MCMC方法、Gibbs抽样、Metropolis-Hastings算法

所属期刊栏目：38

分类号：O213.2;O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61174099;河南省教育厅科学技术研究重点项目14B110011

在线出版日期：2015-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-84