功率变换逆瑞利分布的贝叶斯估计 作者 阿马尔·索利曼·哈桑 埃及开罗大学统计研究生院数理统计系 萨尔瓦·马哈茂德·阿萨尔 埃及开罗大学统计研究生院数理统计系 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜德·埃尔加法尔 埃及开罗大学统计研究生院数理统计系 关键词: 幂变换、信息先验、平方误差损失函数、预防损失函数、马尔可夫链蒙特卡罗 摘要 本文讨论了功率变换逆瑞利(PTIR)分布总体参数的贝叶斯估计。基于分别由gamma和Jeffery先验表示的信息先验和非信息先验,导出了PTIR分布的后验分布。考虑了四种损失函数,即最小期望、平方误差、预防和线性指数。利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法构造了最高后验密度可信区间。利用基于随机漫步都市黑斯廷斯(RWMH)抽样算法的MCMC方法,进行了仿真研究,以检验和比较贝叶斯估计。研究结果表明,在几乎大多数情况下,在非信息先验情况下,最小期望损失函数下的贝叶斯估计优于其他估计。然而,在信息先验的情况下,平方误差损失函数下的贝叶斯估计在几乎大多数情况下都优于其他估计。 下载 PDF格式 出版 2021-03-29 如何引用 索利曼·哈桑。,马哈茂德·阿萨尔,S..,&穆罕默德·阿布德·埃尔加法尔,A。(2021). 功率变换逆瑞利分布的贝叶斯估计。泰国统计员,19(2), 393–410. 检索自https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/thaistat/article/view/243860 更多引文格式 ACM公司 ACS公司 亚太地区 荷兰国家银行 芝加哥 哈佛 电气与电子工程师协会 MLA公司 图拉宾语 温哥华 下载引文 尾注/佐特罗/门德利(RIS) BibTeX公司 问题 第19卷第2期(2021年):4月 章节 文章