半参数威布尔模型的Bayes参数估计

喻为民

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半参数威布尔模型的Bayes参数估计

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首先提出了半参数幂威布尔模型,使用p-样条函数构造出该模型的惩罚似然函数,根据对模型中参我的了解给出其先验信息,进而得到半参数幂威布尔回归模型中参数的联合后验分布和每个参数的边际密度函数,利用MCMC中流行的Gibbs抽样方法和Metropolis-Hastings算法从边际密度抽取样本,得到半参数幂威布尔模型中参数估计的随机样本序列,从而基于此进行一系列的参数估计、统计推断等.最后,利用随机模拟的方法,产生不同个数的样本量,发现随着样本的增加,参数估计越准确,越接近于真实参数值,说明利用Bayes方法估计半参数威布尔模型是有效的.

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来源
《宿州学院学报》 |2013年第1期|63-65119|共4页
作者
喻为民;
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作者单位

淮南联合大学基础部,安徽淮南,232038;

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正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
Bayes; 参数估计; 半参数; 随机模拟;

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