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PureMathematics理论数学,2024,14(1),400-415
PublishedOnlineJanuary2024inHans./journal/pm
/10.12677/pm.2024.141040
改进自适应渐进II型删失下Chen分布的
贝叶斯分析
张莉
西北师范大学数学与统计学院，甘肃兰州
收稿日期：2023年12月20日；录用日期：2023年12月29日；发布日期：2024年1月31日
摘要
本文基于改进的自适应渐进II型删失，对Chen分布进行了贝叶斯分析。首先利用EM算法得
到了参数的极大似然估计。针对共轭和非共轭的四种信息先验，运用大方差和遗传算法确定了先
验的超参数。进而根据Metropolis-Hastings算法实现了后验分布样本的抽取。最后，通过真实
数据集对不同先验下的贝叶斯估计性能进行比较并得出了相应的结论。
关键词
改进的自适应渐进II型删失，Chen分布，EM算法，共轭和非共轭的信息先验，大方差和遗传
算法，Metropolis-Hastings算法，贝叶斯估计
BayesianAnalysisofChenDistribution
underImprovedAdaptiveProgressive
Type-IICensoring
LiZhang
CollegeofMathematicsandStatistics,NorthwestNormalUniversity,LanzhouGansu
Received:Dec.20,2023;accepted:Dec.29,2023;published:Jan.31,2024
文章引用:张莉.改进自适应渐进II型删失下Chen分布的贝叶斯分析[J].理论数学,2024,14(1):400-415.
DOI:10.12677/pm.2024.141040
张莉
Abstract
ThispaperpresentsaBayesiananalysisoftheChendistributionbasedonanim-
provedadaptiveprogressiveType-IIcensoring.Initially,theEMalgorithmisusedto
obtainthemaximumlikelihoodestimationoftheparameters.Fourtypesofinforma-
tivepriors,includingconjugateandnon-conjugate,arethendeterminedusinglarge
varianceandgeneticalgorithms.Subsequently,theMetropolis-Hastingsalgorithmis
employedtoextractsamplesfromtheposteriordistribution.Finally,acomparison
oftheBayesianestimationperformanceunderdifferentpriorsisconductedusingreal
datasets,leadingtocorrespondingconclusions.
Keywords
ImprovedAdaptiveProgressiveType-IICensoring,ChenDistribution,
EMAlgorithm,ConjugateandNon-ConjugateInformativePriors,La
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