工具书类
[1]F.Aouf和A.Chadli,广义Lindley模型中的Bayes估计,国际数学杂志。模型方法应用。科学。11 (2017), 26–32.在谷歌学者中搜索
[2]N.Balakrishnan和D.Mitra,左截断和右删失威布尔数据和带插图的似然推断,计算。统计师。数据分析。56(2012),第12期,4011–4025。2016年10月10日/j.csda.2012.05.004在谷歌学者中搜索
[3]K.Boudjerda、A.Chadli和H.Fellag,复合截断Weibull模型的后验分析在截尾数据不同损失函数下,国际数学杂志。计算。科学。10(2016),265–272。在谷歌学者中搜索
[4]N.Bousquet、H.Bertholon和G.Celeux,一种替代威布尔分布的竞争风险模型,用于建模寿命数据分析中的老化,寿命数据分析。12(2006),第4期,481-504。2007年10月10日/10985-006-9019-8在谷歌学者中搜索公共医学
[5]R.B.D’Agostino和M.A.Stephens,良好的技术,马塞尔·德克尔,纽约,1986年。在谷歌学者中搜索
[6]A.P.Dempster、N.M.Laird和D.B.Rubin,通过EM算法获得不完整数据的最大似然,J.罗伊。统计师。Soc.序列号。B 39(1977年),第1期,第1-38页。在谷歌学者中搜索
[7]M.S.Hamada、A.G.Wilson、C.S.Reese和H.F.Martz,贝叶斯可靠性,施普林格,纽约,2008年。10.1007/978-0-387-77950-8在谷歌学者中搜索
[8]M.J.Jozani、K.F.Davies和N.Balakrishnan,关于排序集抽样的皮特曼贴近度结果,《统计与概率快报》82(2012),第12期,2260–2269。2016年10月10日/j.spl.2012.08.011在谷歌学者中搜索
[9]J.F.Lawless,寿命数据的统计模型和方法,约翰·威利父子公司,霍博肯,2002年。10.1002/9781118033005在谷歌学者中搜索
[10]R.J.A.Little和D.B.Rubin,缺失数据的统计分析,约翰·威利父子公司,霍博肯,2008年。在谷歌学者中搜索
[11]N.R.Mann、R.E.Schafer和N.D.Singpurwalla,可靠性和寿命数据的统计分析方法,约翰·威利父子公司,纽约,1974年。在谷歌学者中搜索
[12]E.皮特曼,统计参数的最接近估计,程序。外倾角。菲洛斯。《社会分类》第33卷(1937年),第212-222页。10.1017/S0305004100019563在谷歌学者中搜索
[13]W.H.Press、S.A.Teukolsky、W.T.Vetterling和B.P.Flannery,数字配方:科学计算的艺术,第三版。,剑桥大学,剑桥,2007年。在谷歌学者中搜索