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首页> 外文期刊>Journal of statistical computation and simulation >On estimating the parameters of the Burr XII model under progressive type-I interval censoring
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On estimating the parameters of the Burr XII model under progressive type-I interval censoring

机译：在渐进式I型区间删失下估计Burr XII模型的参数

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This paper deals with the problem of estimating unknown parameters of the Burr XII distribution under classical and Bayesian approaches when samples are observed under progressive type-I interval censoring. Under classical approach we employ the stochastic expectation maximization algorithm to obtain maximum likelihood estimators for the unknown parameters and also compute associated interval estimates. Further under Bayesian approach we obtain Bayes estimators with respect to different symmetric, asymmetric and balanced loss functions. In this regard we use Tierney-Kadane and Metropolis-Hastings (MH) algorithm. For illustration purpose we analyse a real data set and conduct a Monte Carlo simulation study to observe the performance of the proposed estimators. Finally we present a discussion on inspection times and optimal censoring.
机译：本文讨论了在渐进式I型间隔检查下观察到样本时，估计经典和贝叶斯方法下Burr XII分布的未知参数的问题。在经典方法下，我们采用随机期望最大化算法来获得未知参数的最大似然估计，并计算相关的区间估计。进一步在贝叶斯方法下，我们获得了关于不同对称，不对称和平衡损失函数的贝叶斯估计。在这方面，我们使用Tierney-Kadane和Metropolis-Hastings（MH）算法。为了说明目的，我们分析了一个真实的数据集并进行了蒙特卡洛模拟研究，以观察所提出的估计量的性能。最后，我们提出了有关检查时间和最佳检查的讨论。

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