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1.
在LINEX损失函数与复合LINEX损失函数下,研究对数伽玛分布尺度参数θ的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计.给出先验分布为伽玛分布和Jeffreys先验分布时的Bayes估计,进而给出先验分布为伽玛分布时的E-Bayes估计和多层贝叶斯估计.通过数据模拟检验参数的Bayes估计和E-Bayes估计的合理性及优良性,并且发现一些数据表中存在一定的规律. 相似文献
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截尾试验下指数分布的贝叶斯估计 总被引:5,自引:0,他引:5
在指数分布场合,定数或定时截尾试验,文[1]给出了参数λ在先验分布为Г(α,β)分布的假设下的Bayes估计.文[3]给出了在平方损失下的Bayes估计,本文讨论先验分布为B(a,b)分布时,参数λ的Bayes估计。 相似文献
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本文研究了定时和定数截尾情形CE模型下Weibull分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes估计.利用加速系数和加速方程将各种加速应力水平下的尺度参数换算为正常应力水平下的尺度参数,从而获得含正常应力下尺度参数的似然函数.在参数先验的选取时,尺度参数和加速系数分别取共轭先验和无信息先验,当形状参数m<1和m>1时分别取Beta分布和Gamma分布作为其先验.在平方损失下,利用Gibbs抽样和切片抽样给出了该模型参数的Bayes估计.最后,通过Monte Carlo模拟表明该Bayes估计是有效的. 相似文献
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本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计,给出了混合整数线性模型方差分量无信息和:有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。 相似文献
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龙兵 《数学的实践与认识》2013,43(7):104-109
首先给出了艾拉姆咖分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次由"平均剩余寿命"的概念得到了参数的拟矩估计;然后取共轭先验分布给出了参数的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;最后通过实例给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计. 相似文献
8.
双指数分布位置参数的经验Bayes估计问题 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在平方损失下导出了双指数分布位置参数的Bayes估计,利用非参数方法构造了位置参数的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下,获得了EB估计的收敛速度.最后,给出了一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的. 相似文献
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参数的E Bayes估计法及其应用 总被引:6,自引:0,他引:6
韩明 《数学的实践与认识》2004,34(9):97-106
提出了参数的一种估计方法—— E Bayes估计法 ,对寿命服从指数分布的产品 ,在失效率的先验分布为 Gamma分布时 ,给出了失效率的 E Bayes估计和多层 Bayes估计 ,并在此基础上给出了失效率和可靠度的 E Bayes估计的性质 .结合实际问题进行了计算 ,结果表明提出的 E Bayes估计法可行且便于应用 . 相似文献
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无失效数据情形失效率的综合估计 总被引:4,自引:0,他引:4
韩明 《高校应用数学学报(A辑)》2002,17(2):200-206
对指数分布的无失效数据,提出了无失效数据情形失效率的综合估计法。在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计。在引进失效信息后,在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合估计,并给出了可靠度的综合估计,结合实际问题进行了计算。 相似文献
12.
Relations between equiaffine geometry and Bayesian statistics are studied. A prior distribution in Bayesian statistics is regarded as a volume form on a statistical manifold. Applying equiaffine geometry to Bayesian statistics, the relation between alpha-parallel priors and the Jeffreys prior is given. As geometric results, conditions for a statistical submanifold to have an equiaffine structure are also given. 相似文献
13.
应用Bayes统计方法进行武器射程的评定,可以有效减少试验的样本量,节省试验弹药,Bayes方法的关键是确定先验分布,均匀分布是比较容易确定的一种先验分布,该文给出了基于均匀先验分布武器射程评定的Bayes方法,对改进射程的评定方法,减少试验用弹量,具有重要作用. 相似文献
14.
对二项分布的可靠度,提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法.在不同先验分布下,给出可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并给出可靠度的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后,给出了模拟算例,结果表明本文提出的方法可行且便于应用. 相似文献
15.
无失效数据失效率的综合多层Bayes估计 总被引:5,自引:1,他引:4
文章对指数分布无失效数据的失效率,在先验分布为Gamma分布时,在引进失效信息后,给出了多层Bayes估计以及综合多层Bayes估计,并给出了可靠度的综合估计。最后,结合实际问题进行了计算 相似文献
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无失效数据情形参数的综合估计 总被引:2,自引:0,他引:2
本对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计,还结合实际问题进行了计算。 相似文献
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对于Weibull分布的无失效数据问题,利用Bayes方法给出了产品寿命服从Weibull分布,形状参数的先验分布为U(0,1),尺度参数为1,假定产品的可靠性指标达到某个给定的值的情况下,无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的Bayes估计. 相似文献
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Barry C. Arnold Patrick L. Brockett William Torrez A.Larry Wright 《Insurance: Mathematics and Economics》1984,3(1):49-55
In the competing risks/multiple decrement model, the joint distribution is often not identifiable given only the observed time of failure and the cause of failure. The traditional approach is consequently to assume a parametric model. In this paper we shall not do this, but rather assume a Bayesian stance, take a Dirichlet process as a prior distribution, and then calculate the posterior distribution given the data. In this paper we show that in dimensions ? 2, the posterior mean yields an inconsistent estimator of the joint probability law, contrary to the common assumption that the prior law ‘washes out’ with large samples. For single decrement mortality tables however, the non-parametric Bayesian method allows a flexible method for adjusting a standard mortality table to reflect mortality experience, or covariate information. 相似文献