【摘 要】
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本文提出了对数正态分布均值在取共轭型及无信息先验分布时的Bayes精确限及Fiducial精确限,它们能用有限区间上的一重积分迭代地求出。这种新算法非常方便,且有很高的精度,能极好地满足工程需
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本文提出了对数正态分布均值在取共轭型及无信息先验分布时的Bayes精确限及Fiducial精确限,它们能用有限区间上的一重积分迭代地求出。这种新算法非常方便,且有很高的精度,能极好地满足工程需要。而原来的算法是相当麻烦的,本文同时还推导出精度很高、算法简单的近似限。这种近似限既能直接用于工程,又能在迭代求解精确限时作为其搜索区间。
In this paper, the Bayes exact limit and the Fiducial exact limit of the mean value of logarithmic normal distribution for both conjugate and non-information-priori distributions are obtained, which can be iteratively calculated by using one-point integral over a finite interval. This new algorithm is very convenient, and has a high degree of precision, can well meet the needs of the project. The original algorithm is quite troublesome, this article also deduced a high accuracy, simple approximation algorithm. This approximate limit can be used directly in engineering, but also iteratively solve the exact time limit as its search interval.
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