本文作者：何朝兵；刘华文；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：通过添加缺损的寿命变量数据得到了IIRCT下二项分布的完全数据似然函数,给出了变点位置和其它参数的满条件分布。利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样。详细介绍了MCMC方法的实施步骤。得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计。随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。
【论文正文预览】：0引言近年来变点问题成为统计学中比较热门的研究方向,它广泛应用于工业质量控制、水文统计、经济和地震预测等领域。目前变点分析方法主要有极大似然法、最小二乘法、贝叶斯法和非参数方法等。关于变点问题的研究可参看文献[1-5]。随着统计计算技术的快速发展,贝叶斯方法的应
【文章分类号】：O213.2;O212.8
【稿件关键词】：完全数据似然函数满条件分布MCMC方法Gibbs抽样Metropolis-Hastings算法
【参考文献】:

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【稿件标题】：【二项分布极大似然估计】IIRCT下二项分布参数多变点的贝叶斯估计
【作者单位】：安阳师范学院数学与统计学院;山东大学数学学院;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年03期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5625/)投稿信息
【版权所有人】：何朝兵；刘华文；

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