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带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布参数的点估计

Point Estimation of Parameters of Mixed Poisson Distribution for Random Censoring Test Model with Incomplete Information

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【Author】 HE Chao-bing;DU Bao-jian;LIU Huawen;School of Mathematics and Statistics,Anyang Normal University;School of Mathematics,Shandong University;

【机构】安阳师范学院数学与统计学院；山东大学数学学院；

【摘要】首先,通过添加数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法,对参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验.结果表明参数点估计的精度比较高,更多还原

【Abstract】 This paper firstly obtains the complete data likelihood function of mixed Poisson distribution for IIRCT after adding datas,then estimates the parameters by EM algorithm and MCMC method,respectively.Finally random simulation tests are conducted,and the results show that the point estimations of the parameters are both fairly accurate.更多还原

【关键词】完全数据似然函数； EM算法；满条件分布； MCMC方法； Gibbs抽样；
【Key words】 complete-data likelihood function； EM algorithm； full conditional distribution； MCMC method； Gibbs sampling；

【基金】国家自然科学基金(61174099);河南省教育厅自然科学基金(2011B110001)

【文献出处】数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2014年12期

【分类号】O212.1
【被引频次】4
【下载频次】113

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