| 不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法 |
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| 引用本文： | 王丙参,魏艳华. 不完全数据场合广义指数分布参数Bayes估计的混合Gibbs算法[J]. 统计与决策, 2017, 0(20): 23-26. DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2017.20.005 |
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| 作者姓名： | 王丙参 魏艳华 |
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| 作者单位： | 天水师范学院数学与统计学院,甘肃天水,741001 |
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| 基金项目： | 天水师范学院中青年教师科研资助项目(TSA1506) |
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| 摘 要： | 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,Monte-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.
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| 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 |
Mixed Gibbs Algorithm for Bayesian Estimation of the Parameters of Generalized Exponential Distribution in Incomplete Data Occasion |
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| Wang Bingcan,Wei Yanhua. Mixed Gibbs Algorithm for Bayesian Estimation of the Parameters of Generalized Exponential Distribution in Incomplete Data Occasion[J]. , 2017, 0(20): 23-26. DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2017.20.005 |
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| Authors: | Wang Bingcan Wei Yanhua |
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