【摘 要】
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基于逐次二型截尾样本,用Bayes方法估计可靠度R=P(Y＜X),并对未观测样本进行预测,其中随机变量X 和Y均服从参数未知的BS分布(Birnaum-Saunders distribution).首先,在不同损失函数下分析BS分布参数和可靠度的Bayes估计.由于Bayes估计不能得到显式表达式,因此采用基于 Metropolis-Hastings(MH)抽样的 Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法估计分布参数和可靠度.其次,考虑不同损失下未观测样本的Bayes点预测以及给定
【机 构】
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内蒙古工业大学理学院,呼和浩特010051
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基于逐次二型截尾样本,用Bayes方法估计可靠度R=P(Y＜X),并对未观测样本进行预测,其中随机变量X 和Y均服从参数未知的BS分布(Birnaum-Saunders distribution).首先,在不同损失函数下分析BS分布参数和可靠度的Bayes估计.由于Bayes估计不能得到显式表达式,因此采用基于 Metropolis-Hastings(MH)抽样的 Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法估计分布参数和可靠度.其次,考虑不同损失下未观测样本的Bayes点预测以及给定可信水平下的区间预测.最后使用两组实例进行模拟.
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