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基于MCMC模拟的Gamma过程先验模型及其可靠性应用
在比例危险率回归模型中以传统的参数方法给出回归系数的参数先验;在基准危险率函数为分段指数分布的条件下,通过引入增量的Gamma过程给出基准危险率的非参数先验过程;并由此构建出一种半参数贝叶斯比例危险率回归模型.通过运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包进行建模仿真分析的结果,特别是与参数回归模型结论的比较,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性.
作 者: 林静 韩玉启 朱慧明 LIN Jing HAN Yu-qi ZHU Hui-ming 作者单位: 林静,韩玉启,LIN Jing,HAN Yu-qi(南京理工大学经济管理学院,江苏,南京,210094)朱慧明,ZHU Hui-ming(湖南大学统计学系,湖南,长沙,410079)
刊 名: 系统仿真学报 ISTIC PKU 英文刊名: JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION 年,卷(期): 2007 19(22) 分类号: O212 关键词: 贝叶斯分析 可靠性 马尔可夫链蒙特卡罗模拟 Gamma过程先验 比例危险率【基于MCMC模拟的Gamma过程先验模型及其可靠性应用】相关文章:
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