【摘 要】
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受时间和空间的影响，用固定参数的分布描述产品的寿命具有不合理性，而混合型分布恰恰能弥补这一缺陷。混合指数分布不仅具有良好的灵活性，而且还具有良好的模拟性、可操作性。但
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受时间和空间的影响，用固定参数的分布描述产品的寿命具有不合理性，而混合型分布恰恰能弥补这一缺陷。混合指数分布不仅具有良好的灵活性，而且还具有良好的模拟性、可操作性。但在进行随机模拟时经常会遇到数据丢失情况，如分组数据、删失数据等不完全数据。因此处理不完全数据的研究显得尤为重要。研究不完全数据的方法很多，其中一种常见的方法就是引入潜变量；而EM算法、MCEM算法及MCMC算法就是解决这一问题的很好的工具。本文引入缺失数据下的混合指数分布模型，分别用EM算法、MCEM算法及MCMC算法推导出参数估计的表达式。理论上证明了三种算法对定时长随机监测下混合指数分布参数估计的可行性；并通过数值实验比较了三种算法的优劣。
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