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艾哈迈德·索利曼。;阿布德·埃拉，A.H。;Abou-Elheggag，N.A.公司。;阿布德·埃尔穆戈德，G.A。

一种基于模拟的方法，用于研究Gompertz分布在渐进首次失效截尾下的变异系数。 （英语） Zbl 1309.62047号

印度J.Pure Appl。数学。 42，第5期，335-356（2011）.
摘要：在应用统计学中，变异系数被广泛使用。然而，关于非正态分布变异系数的推断鲜有报道。本文采用基于模拟的贝叶斯方法估计Gompertz分布的渐进首次失效截尾数据下的变异系数。首次失效截尾、累进II型截尾、II型截头和完全样本等抽样方案可以作为累进第一失效截尾方案的特例来获得。基于模拟的方法将为我们提供CV的点估计和经验采样分布。考虑了未知Gompertz参数的联合先验密度，即条件伽马密度和反演伽马密度的乘积。此外，还提出了最大似然法和参数自举法的结果。为了便于说明，对实际数据集进行了分析。仿真研究的结果评估了我们提出的方法的性能。

引用于三文件

MSC公司：

10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62层25 参数公差和置信区域
62F40型 引导、折刀和其他重采样方法
62号02 生存分析和删失数据中的估计

关键词：

变异系数;Gompertz分布;渐进首次失效删失方案;贝叶斯和非贝叶斯方法;吉布斯采样器;大都会采样器;引导程序方法

软件：

引导数据库;引导库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.A.Soliman}等人，印度J.Pure Appl。数学。42，第5号，335--356（2011；Zbl 1309.62047）
全文： 内政部

参考文献：

[1] K.Ahn，在故障树分析中使用变异系数进行不确定性分析，可靠性工程和系统安全，47（3）（1995），229-230·doi:10.1016/0951-8320（94）00061-R
[2] E.K.Al-Hussaini，G.R.Al-Dayian和S.A.Adham，关于双组分Gompertz寿命模型的有限混合，统计计算与模拟杂志，67（1）（2000），1-15·兹比尔0967.62078 ·doi:10.1080/0949650008812033
[3] N.Balakrishnan和R.A.Sandhu，生成渐进II型审查样本的简单模拟算法，美国统计学家，49（1995），229–230。
[4] Z.Chen，Gompertz种群的参数估计，《生物医学杂志》，39（1997），117-124·Zbl 0929.62025号 ·doi:10.1002/bimj.4710390111
[5] A.C.Davison和D.V.Hinkley，Bootstrap Methods and their Applications，第2版，剑桥大学出版社，英国剑桥，1997年·Zbl 0886.62001号
[6] B.Efron和R.J.Tibshirani，《自助入门》，纽约查普曼和霍尔出版社，（1993年）·Zbl 0835.62038号
[7] R.C.Elandt-Johnson和N.L.Johnson，生存模型和数据分析，John Wiley and Sons，纽约，1980年·Zbl 0501.62092号
[8] P.H.Franses，《拟合Gompertz曲线》，《运筹学学会杂志》，45（1994），109-113·Zbl 0800.62815号 ·doi:10.1057/jors.1994.11
[9] D.Gamerman，马尔可夫链蒙特卡罗，贝叶斯推断的随机模拟，查普曼和霍尔，伦敦，1997年·Zbl 0881.6202号
[10] M.L.Garg、B.R.Rao和C.K.Redmond，Gompertz生存函数参数的最大似然估计，皇家统计学会杂志，19（1970），152-159。
[11] A.E.Gelfand和A.F.M.Smith，基于抽样的边际密度计算方法，《美国统计协会杂志》，85（1990），398–409.S·Zbl 0702.62020号 ·网址：10.1080/01621459.1990.10476213
[12] Geman和D.Geman，随机松弛、吉布斯分布和图像的贝叶斯恢复，IEEE模式分析和数学智能汇刊，6（1984），721-741·Zbl 0573.62030号 ·doi:10.1109/TPAMI.1984.4767596
[13] W.R.Gilks、S.Richardson和D.J.Spiegelhalter，《实践中的马尔可夫链蒙特卡罗》，查普曼和霍尔出版社，伦敦，（1996年）·Zbl 0832.00018号
[14] B.Gompertz，《关于人类死亡规律表达功能的性质和确定生命偶然事件价值的新模式》，《皇家学会哲学学报》，A，115（1825），513-580·doi:10.1098/rstl.1825.0026
[15] 龚J.Gong和李Y.Li，估计威布尔模量与陶瓷测量强度变异系数之间的关系，美国陶瓷学会杂志，82（2）（1999），449–452·doi:10.1111/j.1551-2916.1999.tb20084.x
[16] A.J.Hamer、J.R.Strachan、M.M.Black、C.Ibbotson和R.A.Elson，比较骨强度测量的新方法，医学工程与技术杂志，19（1）（1995），1-5·doi:10.3109/03091909509030263
[17] W.K.Hastings，《使用马尔可夫链的蒙特卡罗抽样方法及其应用》，《生物统计学》，57（1970），97-109·Zbl 0219.65008号 ·doi:10.1093/biomet/57.1.97
[18] D.G.Hoel，以竞争风险表示死亡率数据，《生物统计学》，28（1972），475-488·doi:10.2307/2556161
[19] L.G.Johnson，《变异研究的理论与技术》，Elsevier，阿姆斯特丹，1964年·Zbl 0199.22903号
[20] C.H.Jun、S.Balamentori和S.H.Lee，突发死亡测试下威布尔分布寿命的变量抽样计划，IEEE可靠性事务，55（2006），53–58·doi:10.1010/TR.2005.863802
[21] W.C.Lee、J.W.Wu和H.Y.Yu，关于失效审查抽样计划下浴缸形分布形状参数的统计推断，《国际信息与管理科学杂志》，18（2007），157–172·兹比尔1132.62087
[22] N.Metropolis、A.W.Rosenbluth、M.N.Rosenbluth、A.H.Teller和E.Teller，《快速计算机器的状态方程计算》，《化学物理杂志》，21（1953），1087–1091·数字对象标识代码：10.1063/1.1699114
[23] E.G.Millcr和M.J.Karson，“检验两个变异系数的相等性”，美国统计协会商业和经济部门的观点，第1部分（1977年），278–283。
[24] W.K.Pang、W.T.Y.Bosco、M.D.Troutt和H.H.Shui，基于模拟的股息收益率变异系数研究方法，《欧洲运筹学杂志》，189（2008），559–569·Zbl 1149.90421号 ·doi:10.1016/j.ejor.2007.05.032
[25] W.K.Pang、P.K.Leung、W.K.Huang和L.Wei，关于三参数Weibull、对数正态和伽马分布变异系数的区间估计：基于模拟的方法，《欧洲运筹学杂志》，164（2005），367–377·Zbl 1067.62030号 ·doi:10.1016/j.ejor.2003.04.005
[26] C.B.Read，Gompertz分布，统计科学百科全书，威利，纽约，1983年。
[27] W.Reh和B.Schefler，变异系数的显著性检验和置信区间，计算统计和数据分析，22（4）（1996），449–453·doi:10.1016/0167-9473（96）83707-8
[28] S.J.Wu和C.Kusation，基于渐进式首次故障相关抽样，计算统计与数据分析，53（10）（2009），3659-3670·Zbl 1453.62251号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.03.010
[29] J.W.Wu，W.L.Hung和C.H.Tsai，第一个故障相关抽样方案下Gompertz分布参数的估计，统计学，37（2003），517–525·Zbl 1032.62026号 ·doi:10.1080/0233188031001598864
[30] 吴建伟，余海云，关于失效相关抽样方案下Burr XII型分布形状参数的统计推断，应用数学与计算，163（2005），443-482·Zbl 1061.62162号 ·doi:10.1016/j.amc.2004.02.019
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