李 琼，武 东

（1. 徽商职业学院电子信息系，合肥 230022；2. 安徽农业大学理学院，合肥 230036）

逐步增加II型截尾下Pareto分布的贝叶斯分析

李 琼1，武 东2

（1. 徽商职业学院电子信息系，合肥 230022；2. 安徽农业大学理学院，合肥 230036）

对Pareto分布场合逐步增加II型截尾样本进行了贝叶斯分析，利用马尔可夫链蒙特卡罗方法给出了参数的贝叶斯估计。最后，通过蒙特卡罗模拟和应用实例表明该贝叶斯估计是有效的。

逐步增加II型截尾；Pareto分布；先验分布；贝叶斯估计；Gibbs抽样

0 引言

Pareto分布的失效率函数具有递减性，现常用来研究电子、机械、航天等产品的寿命分布和病人的生存时间等。近年来，在可靠性与生存分析理论中关于Pareto分布统计推断的文献较多。文献[1]和文献[2]分别给出了逐步增加II型截尾下Pareto分布的逆矩估计和区间估计，文献[3]和文献[4]对移除部件数分别服从均匀分布和二项分布两种情形逐步增加II型截尾下Pareto分布进行了统计分析及贝叶斯推断，文献[5]在非对称损失下给出了一般逐步增加截尾下Pareto分布的区间估计。但上述均未讨论采用Gibbs抽样[6]解决逐步增加II型截尾下Pareto分布的贝叶斯统计分析。本文主要分为：第1节，给出了Pareto分布逐步增加II型截尾试验的基本假设与统计模型；第2节，讨论了Pareto分布逐步增加II型截尾试验的两参数的先验选取和利用马尔可夫链蒙特卡罗方法获得的参数的贝叶斯估计；第3节，利用蒙特卡罗方法对逐步增加II型截尾下Pareto分布模型进行了随机模拟，统计表明该贝叶斯估计是有效的；……