截断删失数据下广义指数分布多变点模型的贝叶斯估计
何朝兵
安阳师范学院数学与统计学院,安阳,455000
摘要：利用筛选法对缺损数据进行了填充,得到了截断删失数据下广义指数分布的完全数据似然函数.利用Gibbs抽样与随机移动Metropolis算法相结合的MCMC方法对各参数进行了抽样.把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.
关键词：完全数据似然函数满条件分布MCMC方法Gibbs抽样随机移动Metropolis算法
分类号：O213.2(概率论与数理统计)O212.8(概率论与数理统计)
资助基金：国家自然科学基金(61174099)河南省高等学校重点科研项目(16A110001)The project supported by the National Natural Science Foundation of China (No.61174099)and the Key Scientific Research Program of Colleges and Universities of Henan Province (No.16A110001)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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