Lindley分布参数变点的贝叶斯估计
Bayesian Estimation of Parameter Change Points of Lindley Distribution
DOI: 10.12677/PM.2022.1210190, PDF,    国家自然科学基金支持
作者: 赵孟茹*, 周菊玲#：新疆师范大学数学科学学院，新疆 乌鲁木齐
关键词: Lindley分布；变点；M-H抽样；贝叶斯估计；Lindley Distribution； Change Point； M-H Sampling； Bayes Estimation
摘要: 利用贝叶斯方法研究了Lindley分布参数存在变点的参数估计问题，给出Lindley分布的变点模型，对参数选取无信息先验分布和伽玛分布两种情况，分别求出各参数的满条件分布，并通过R软件做随机模拟，得出各参数的MC误差都小于2%，且区间估计效果理想，表明通过贝叶斯估计研究各参数的估计值是有效的。
Abstract: The parameter estimation problem of Lindley distribution with change points is studied by using Bayesian method. The change point model of Lindley distribution is given. The full conditional distribution of each parameter is calculated for the two cases of no information prior distribution and gamma distribution when the parameters are selected. The random simulation by R software shows that the MC error of each parameter is less than 2%, and the interval estimation effect is ideal. It shows that the estimation of each parameter by Bayesian estimation is effective.
文章引用：赵孟茹, 周菊玲. Lindley分布参数变点的贝叶斯估计[J]. 理论数学, 2022, 12(10): 1757-1764. https://doi.org/10.12677/PM.2022.1210190

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