卡拉布里亚共和国。;G.普尔奇尼。 逆威布尔分布的贝叶斯2样本预测。 （英语） Zbl 0825.62167号 Commun公司。统计、理论方法 23，第6期，1811-1824（1994）。 摘要：本文讨论了在截尾抽样的基础上，当假设样本遵循逆威布尔分布时，预测未来样本的有序寿命的问题。当没有先验信息可用时，以及当在预测过程中引入固定时间的不可靠性水平的先验信息时，都可以导出贝叶斯预测区间。蒙特卡罗模拟研究表明，当信息先验密度的选择非常错误时，使用先验信息可以实现更准确的预测。 引用于47文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：逆威布尔分布;贝叶斯估计;预测分布;对数反伽马分布 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Calabria}和\textit{G.Pulcini}，Commun。Stat.，理论方法23，No.6，1811--1824（1994；Zbl 0825.62167） 全文： 内政部 参考文献： [1] Balakrishnan N.，《顺序静力学和推断：估计方法》（1991） [2] 方框G.E.P.，统计分析中的贝叶斯推断（1973）·Zbl 0271.62044号 [3] 内政部：10.1016/0951-8320（89）90056-2·doi:10.1016/0951-8320（89）90056-2 [4] 卡拉布里亚R.，Statistica Applicate 2，第53页–（1990） [5] 内政部：10.1080/03610929208830986·doi:10.1080/03610929208830986 [6] 内政部：10.1109/24.44186·Zbl 0679.62077号 ·doi:10.1109/24.44186 [7] Erto P.，Statistica Applicata 1第117页–（1989） [8] DOI:10.1080/036109280088827909·Zbl 0454.62035号 ·doi:10.1080/03610928008827909 [9] Johnson N.L.，连续单变量分布（1970）·兹比尔0213.21101 [10] Johnson N.L.，连续大学分布-1（1994） [11] 内政部：10.1016/0143-8174（85）90039-3·doi:10.1016/0143-8174（85）90039-3 [12] Keller，A.Z.和Kamath，A.R.R.机械系统的Althernative可靠性模型。第三届可靠性和可维护性国际会议。法国：图洛。 [13] 内政部：10.2307/1267395·Zbl 0269.62083号 ·doi:10.307/1267395 [14] 内政部：10.1109/TR.1970.5216437·doi:10.1109/TR.1970.5216437 [15] 内政部：10.1002/0471725234·doi:10.1002/0471725234 [16] 内政部：10.1080/03610928908829940·Zbl 0696.62158号 ·doi:10.1080/03610928908829940 [17] 内政部：10.1080/02331889008802243·Zbl 0697.62092号 ·doi:10.1080/02331889008802243 [18] Press S.J.，《贝叶斯统计：原理、模型和应用》（1982）·Zbl 0687.62001号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。