【摘 要】
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Kundu与Gupta提出用重要抽样法来计算Marshall-Olkin两元威布尔分布参数的贝叶斯估计, 然而我们发现在样本量变大的情况下,重要抽样算法的参数估计效果却不理想. 在这篇文章
【基金项目】
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supported by National Natural Science Foundation of China(11201345),China Postdoctoral Science Foundation(2015M572598),Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LY15G010006)
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Kundu与Gupta提出用重要抽样法来计算Marshall-Olkin两元威布尔分布参数的贝叶斯估计, 然而我们发现在样本量变大的情况下,重要抽样算法的参数估计效果却不理想. 在这篇文章中, 我们引入潜在变量来简化似然函数,并且提出利用MCMC算法实现对该模型未知参数的估计. 为了评价我们提出方法的有效性,我们将提出的贝叶斯方法与极大似然估计数据模拟结果作对比, 可以发现：即使在样本量很小的情况下, 提出的贝叶斯方法的参数估计效果更理想.实例分析也说明了这一点.
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