摘要
对Pareto分布场合逐步增加Ⅱ型截尾样本进行了贝叶斯分析,利用马尔可夫链蒙特卡罗方法给出了参数的贝叶斯估计。最后,通过蒙特卡罗模拟和应用实例表明该贝叶斯估计是有效的。
Bayesian analysis of Pareto distribution under ProgressiveType-II censoring was given. Bayesian estimation for parameters of the model was obtained using Markov chain Monte Carlo method. It is seen that Bayesian estimation is efficient through Monte Carlo simulation and an example.
出处
《上海第二工业大学学报》
2012年第2期135-138,共4页
Journal of Shanghai Polytechnic University
基金
国家自然科学基金资助项目(No.10571057)
安徽省高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2011Z129)
