【摘 要】
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本文将这种随机离散化方法应用到了分组数据的统计推断中,并把这种方法做了改进.分组数据是可靠性试验中常见的一类不完全数据,由于似然函数的复杂性,使得Bayes分析很困难.本
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本文将这种随机离散化方法应用到了分组数据的统计推断中,并把这种方法做了改进.分组数据是可靠性试验中常见的一类不完全数据,由于似然函数的复杂性,使得Bayes分析很困难.本文主要利用几种方法对分组数据这种似然函数很复杂的数据进行了模拟.通过模拟给出未知参数的点估计和区间估计.首先,利用基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化进行了模拟,给出近似的后验众数和95﹪置信区间估计.这种方法思想简单,且易于执行,它只需要知道要处理函数f(x)的具体形式.然后又将该种方法进行改进,并用改进后方法进行了模拟.其次,又利用EM算法给出未知参数一个点估计.最后对上面几种方法模拟出的结果和刘忠、茆诗松(1997)《分组数据的Bayes分析——Gibbs抽样方法》一文中给出的几种模拟结果进行了比较.结果表明,基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化给出的区间估计及点估计要优于Gibbs抽样及其他方法,改进后方法稍优于改进前方法,对η的估计更明显.
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