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蒂恩·塔赫。；拉迪姆·布里斯；彼得·沃尔夫；Frank P.A.库伦。

非线性故障率：使用哈密顿蒙特卡罗模拟的贝叶斯研究。 （英语） Zbl 1452.62230号

国际J近似推理 123, 55-76 (2020).
摘要：介绍、分析了线性故障率的一种推广，称为非线性故障率，并将其应用于实际数据集，包括删失数据和未删失的数据。哈密顿蒙特卡罗和交叉熵方法被用来增强传统的统计估计方法。我们利用哈密顿蒙特卡罗方法得到了参数和可靠性特征的Bayes估计，并且在对称和非对称损失函数下都考虑了这些估计。此外，利用交叉熵方法对对数似然函数进行优化，得到了参数的最大似然估计。在参考文献中采用的实际数据集上，证明了所提出模型和估计程序的优越性。

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62N01号 审查数据模型
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

非线性故障率；贝叶斯估计量；损失函数；哈密尔顿蒙特卡罗；交叉熵方法；最大似然估计量

软件：

RStan（RStan）；rstan公司；斯坦；贝叶斯DA；坚果；斯普林达；CEoptim公司；spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.T.Thach}等人，《国际近似推理》123，55--76（2020；Zbl 1452.62230）
全文： 内政部 链接

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