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不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法
1
作者
王丙参
魏艳华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第20期23-26,共4页
文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
关键词
分组数据
定数截尾样本
广义指数分布
BAYES估计
混合gibbs算法
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职称材料
题名
不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法
1
作者
王丙参
魏艳华
机构
天水师范学院数学与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第20期23-26,共4页
基金
天水师范学院中青年教师科研资助项目(TSA1506)
文摘
文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
关键词
分组数据
定数截尾样本
广义指数分布
BAYES估计
混合gibbs算法
Keywords
grouped data
fixed censored samples
generalized exponential distribution
Bayesian estimation
mixed
gibbs
algorithm
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法
王丙参
魏艳华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
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