利用混合Gibbs算法给出广义指数分布参数的贝叶斯估计

• 作者: 王丙参 魏艳华
• 来源期刊: 重庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: Gibbs抽样 广义指数分布 分组数据 定数截尾样本 Bayes估计
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与应用研究
• 页码范围: 73-79
• 页数: 7页
• 分类号: O213
• 语种: 中文
• DOI: 10.11721/cqnuj20160219

摘要

在分组数据和定数截尾场合,分别利用混合Gibbs算法给出广义指数分布参数的Bayes估计,并进行蒙特卡罗模拟,计算参数Bayes估计的均值、均方误差与可信区间,给出模拟过程中参数的轨迹图、直方图和自相关系数图,结果显示该算法可行、稳定、精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏艳华		113	369	8.0	12.0
2	王丙参		130	400	8.0	12.0