广义逐次截尾数据下逆高斯分布参数的贝叶斯估计-论文.pdf

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1、第1O卷第5期中国科技论文Vo1．1ONo．52015年3月CHINASCIENCEPAPERMar．2015广义逐次截尾数据下逆高斯分布参数的贝叶斯估计孟根其其格，彭秀云，闰在在(内蒙古工业大学理学院，呼和浩特010051)摘要：针对可靠性应用研究中常需要确定寿命分布参数的问题，讨论了在广义逐次截尾数据下具有位置参数和尺度参数的逆高斯分布(inverseGaussian，IG)的贝叶斯估计问题，给出了两参数的后验密度核。利用逆变换方法，产生遵从后验密度核的随机数，进而研究了估计未知参数的Gibbs抽样策略。Mont~Carlo模拟结果表明：基于广义逐次截尾数据的贝叶斯估

2、计精度接近完全数据下贝叶斯估计。用一个实际例子进一步说明提出方法的可行性。关键词：可靠性理论；逆高斯分布；贝叶斯估计；Gibbs抽样；广义逐次截尾中图分类号：O212．5文献标志码：A文章编号：2095—2783(2015)05—0613～04BayesianestimationfortheparametersofinverseGaussiandistributionundergeneralprogressivecensoringMunguntsetsegDashjav，PengXiuyun，YanZaizai(CollegeofSciences，InnerMongoli

3、aUniversityofTechnology，Hohhot010051，China)Abstract：It’Swellknownthatthe1ifedistrubutioniscrucia1fortheanalysisofreliability．Inthispaper，BayesianestimationwasgivenfortheparametersofinverseGaussiandistributionundergeneralprogressivecensoringbasedonthecloseformsofthepos—teriorconditiona1den

4、sitykernelfunctionsof1ocationandscaleparameters．Therandomnumberswasfirstlygenerate，whichfol—lowtheposteriordensity，byapplyinginversetransformationmethod，andthentheGibbssamplingstrategyisgivenfortheesti—mationofunknownparameters．MonteCarlosimulationresultsshowthatthebayesianestimatorobtain

5、edbygeneralprogressivecensoringisclosetothebayesianestimatorbasedoncompletedata．Baysianestimationwasappliedonrealdataanalysis．Keywords：reliabilitytheory；inverseGaussiandistribution；Bayesianestimation；Gibbssampling；generalprogressivecensoring自90年代起，产品的设计、生产等进入综合化、progressivecensoring，GPC)样

6、本数据，讨论逆高斯智能化和自动化的发展阶段，其可靠性愈来愈受到分布的Bayes估计。企业和顾客的重视。很多新的可靠性技术、数据处IG分布是可靠性理论中的一种重要的寿命模理方法不断出现，也使得可靠性统计面临许多新的型，关于该模型的概率统计性质及其应用研究成果问题。近年来，对一些可靠性统计模型，例如指数分较为丰富。TweedieE1]首先研究了IG分布的基本特布、威布尔分布、对数正态分布、极值分布和Gamma征和重要的统计性质，并和正态分布做了类比；分布等已有大量的研究。这些研究大都是运用了极Chhikara等l2]建立IG分布适合于初始失效率高的大似然估计以及Bayes估计

7、等方法。贝叶斯(Bayes)寿命模型，并研究了它在统计中的应用；Folks等l_3]方法进入可靠性领域，缺失和退化数据处理方面的建立了IG分布的抽样理论，为IG分布在可靠性中研究论文大量出现，这些发展使产品可靠性得到迅的应用打下了坚实的基础；Johnson等[4]罗列了逆高速提高，使可靠性理论得以丰富和完善。Bayes方法斯分布在不同领域的应用，如理论物理、可靠性和寿是一个非常重要的统计学派，具有重要的学术地位、命数据分析、序列分析和产品质量控制、商业上的应广阔的应用前景和丰富的研究内涵。经过几十年的用等。关于两参数(，)IG