IIRCT下负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带有不完全信息随机截尾试验下负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

所属期刊栏目：46

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,编号61174099;河南省教育厅科学技术研究重点项目,编号14B110011

在线出版日期：2014-07-04（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：11-15