删失截断情形下失效率变点模型的Bayes参数估计

何朝兵

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通过添加部分缺失寿命变量数据,得到了删失截断情形下失效率变点模型相对简单的似然函数.讨论了所添加缺失数据变量的概率分布和随机抽样方法.利用Monte Carlo EM算法对未知参数进行了迭代.结合Metropolis-Hastings算法对参数的满条件分布进行了Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计,详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明各参数Bayes估计的精度较高.

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来源
《高校应用数学学报：A辑》 |2016年第4期|413-427|共15页
作者
何朝兵;
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作者单位

安阳师范学院数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类可靠性理论;贝叶斯统计;
关键词
失效率; 指数分布; EM算法; Gibbs抽样; Metropolis-Hastings算法; 截断正态分布;

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