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双边定时截尾下线性指数分布的参数估计

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为了研究双边定时截尾下线性指数分布的参数估计问题,分别采用极大似然法和贝叶斯方法对未知参数进行估计,并证明了极大似然估计是唯一存在的.利用MatlabR2022b进行了随机模拟,研究结果表明:在均方误差准则下,贝叶斯方法优于极大似然方法;在贝叶斯估计中,选取伽马先验分布并在平方损失函数下,未知参数的贝叶斯估计效果最优.
Parameter Estimation of Linear Exponential Distribution Under Doubly Type-Ⅰ Censored Sample
In order to study the parameter estimation problem of linear exponential distribution under Type-Ⅰ doubly censoring,the maximum likelihood method and Bayesian method are used respectively to estimate the unknown parameter,and it is proved that the maximum likelihood estimation is the only one.MatlabR2022b is used for random simulation.The results show that the Bayesian method is better than the maximum likelihood method under the mean square error criterion.In the Bayesian estimation,the Gamma prior distribution is selected and the Bayes estimation effect of unknown parameter is optimal under the square loss function.

type-Ⅰ doubly censoringlinear exponential distributionmaximum likelihood estimationBayesian estimation

邹路燕、金良琼、苏燕青、李琼忆、陶永、冉烨军

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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州贵阳

双边定时截尾 线性指数分布 极大似然估计 贝叶斯估计

贵州省科技计划基金项目

黔科合基础-ZK[2021]一般342

2024

科学技术创新
黑龙江省科普事业中心

科学技术创新

影响因子:0.842
ISSN:1673-1328
年,卷(期):2024.(5)
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