左截断右删失数据下二项分布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二项分布的完全数据似然函数。给出了变点位置和其他参数的满条件分布。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了抽样。详细介绍了 MCMC 方法的实施步骤。得到了参数的 Gibbs 样本，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

分类号：O213.2;O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目61174099

在线出版日期：2014-06-28（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：34-38