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Bayesian Estimation for Poisson-exponential Model under Progressive Type-II Censoring Data with Binomial Removal and Its Application to Ovarian Cancer Data

机译：具有二项式去除的渐进II型删失数据下的Poisson指数模型的贝叶斯估计及其在卵巢癌数据中的应用

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In this article, we propose Maximum likelihood estimators (MLEs) and Bayes estimators of parameters of Poisson-exponential distribution (PED) under General entropy loss function (GELF) and Squared error loss function (SELF) for Progressive type-II censored data with binomial removals (PT-II CBRs). The MLEs and corresponding Bayes estimators are compared in terms of their risks based on simulated samples from PED. The proposed methodology is illustrated on a real dataset of ovarian cancer.
机译：在本文中，我们针对具有二项式的渐进类型II删失数据，在一般熵损失函数（GELF）和平方误差损失函数（SELF）下提出了泊松指数分布（PED）参数的最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计清除（PT-II CBR）。根据来自PED的模拟样本，对MLE和相应的Bayes估计量的风险进行了比较。在卵巢癌的真实数据集上说明了所建议的方法。

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