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莫希·埃尔·丁，M.M。;M.H.阿布·穆萨。

基于多重I型截尾数据的Gompertz分布的统计推断和预测。 （英语） 兹比尔1436.62468

J.埃及。数学。Soc公司。 26, 218-234 (2018).
摘要：本文基于多重I型删失数据对Gompertz分布进行了统计推断，确定了寿命试验中每个单元的删失时间点。利用极大似然法和贝叶斯方法得到了参数的估计，并基于Fisher信息矩阵的近似构造了参数的渐近置信区间，讨论了极大似然估计存在唯一的必要条件。基于平方误差损失函数、线性指数损失函数和广义熵损失函数，得到了贝叶斯估计。针对同一样本中未观察到的生命周期，构造了单样本贝叶斯预测区间。给出了一个实际数据示例来说明这里开发的推理方法。最后，进行了仿真研究，比较了所提方法的性能。

MSC公司：

62号02 生存分析和删失数据中的估计
62N01号 审查数据模型
62号05 可靠性和寿命测试
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

统计推断;多重I类删失数据;Gompertz分布;最大似然估计量;贝叶斯估计;单样本贝叶斯预测区间
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.M.Mohie El-Din}和\textit{M.H.Abu-Moussa}，J.埃及。数学。Soc.26218--234（2018；Zbl 1436.62468）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] N.Balakrishnan和R.Aggarwala。渐进式审查：理论、方法和应用。施普林格科学与商业媒体，2000年。
[2] N.Balakrishnan。渐进式审查方法：评估。试验，16（2）：211-2592007·兹比尔1121.62052
[3] X.Jia、D.Wang、P.Jiang和B.Guo。用多重i型删失数据推断威布尔分布的可靠性。可靠性工程与系统安全，150:171-1812016。
[4] X.Jia和B.Guo。多重i型删失数据下指数分布的精确推断。统计中的通信——模拟和计算·Zbl 1385.62030号
[5] M.M.Mohie El-Din和A.R.Shafay。基于渐进式I型截尾数据的单样本和双样本贝叶斯预测区间。统计论文，54（2）：287-3072013·兹比尔1364.62111
[6] A.R.Shafay和N.Balakrishnan。基于i型混合删失数据的单样本和双样本贝叶斯预测区间。统计中的通信——模拟和计算，41（1）：65-882012·Zbl 1489.62087号
[7] M.M.Mohie El-Din、Y.Abdel-Aty和A.R.Shafay。基于多重第二类删失数据的广义次序统计量的两样本贝叶斯预测区间。《统计学中的传播——理论与方法》，41（3）：381-3922012年·Zbl 1244.62032号
[8] M.M.Mohie El-Din、F.H.Riad和M.A.El-Sayed。基于记录数据的逆威布尔分布的统计推断和预测。统计应用与概率杂志，3（2）：1712014。
[9] M.M.Mohie El-Din、M.S.Kotb和H.A.Newer。基于秩集抽样的帕累托分布的贝叶斯估计和预测。统计应用与概率杂志，4（2）：2112015·Zbl 1391.62044号
[10] Y.Abdel-Aty。基于一般分布类的有限混合的未来失效次数的贝叶斯预测。统计，46（1）：111-1222012年·Zbl 1241.62139号
[11] B.戈佩兹。关于人类死亡规律表达功能的性质，以及确定生命意外事件价值的新模式。伦敦皇家学会哲学学报，513-5831825页。
[12] J.H.Pollard和E.J.Valkovics。gompertz分布及其应用。Genus，第15-28页，1992年。
[13] Z.陈。gompertz种群的参数估计。生物医学杂志，39（1）：117-1241997·Zbl 0929.62025号
[14] S.Chang和T.Tsai。渐进式i型删失下gompertz分布的点和区间估计。Metron，61（3）：403-4182003·Zbl 1416.62560号
[15] J.W.Wu、W.L.Hung和C.H.Tsai。使用最小二乘法估计gompertz分布的参数。应用数学与计算，158（1）：133-1472004·Zbl 1085.62114号
[16] M.M.Mohie El-Din、Y.Abdel-Aty和M.H.Abu-Moussa。基于第二类渐进混合截尾数据的gompertz分布的统计推断。统计学通信——模拟与计算，46（8）：6242-626012017·Zbl 1462.62615号
[17] M.E.Ghitany、F.Alqallaf和N.Balakrishnan。基于完全和渐进型截尾样本的gompertz分布参数的似然估计。统计计算与模拟杂志，84（8）：1803-18122014·Zbl 1453.62664号
[18] B.Efron和D.V.Hinkley。评估最大似然估计量的准确性：观察到的与预期的渔民信息。《生物特征》，第457-482页，1978年·Zbl 0401.62002号
[19] C.罗伯特和G.卡塞拉。蒙特卡洛统计方法。斯普林格，纽约，纽约，美国·Zbl 1096.62003年
[20] S.Upadhyay和A.Gupta。基于马尔可夫链蒙特卡罗模拟的修正威布尔分布的贝叶斯分析。统计计算与模拟杂志，80（30）：241-2542010·Zbl 1187.62058号
[21] Z.公司。
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