瑞利分布的Bayes估計與極大似然估計.pdf

1、瑞利分布是重要的連續(xù)型壽命分布,被廣泛應(yīng)用在聲學(xué)、醫(yī)學(xué)研究、質(zhì)量控制、通信工程、可靠性工程、航空航天等領(lǐng)域。在實際研究中,常常因為各種原因使得樣本數(shù)據(jù)不能夠完全獲得,因此如何在不完全數(shù)據(jù)情形下對瑞利分布的參數(shù)進(jìn)行估計是一個值得研究的問題。同時,也可以看到,利用條件極值法求解參數(shù)的最大后驗概率密度區(qū)間的研究并不多,對不完全數(shù)據(jù)下瑞利分布參數(shù)的Bayes估計和極大似然估計的研究并不全面。針對以上這些問題,本文對瑞利分布的參數(shù)進(jìn)行了估計和檢驗

2、。
　　首先,研究了在完全數(shù)據(jù)情形下瑞利分布參數(shù)的區(qū)間估計問題。具體來講,先給出了一般意義下參數(shù)的Bayes可信區(qū)間,并運用條件極值法給出了參數(shù)的最大后驗密度可信區(qū)間,最后用Matlab分別求出了兩種區(qū)間的長度并進(jìn)行了比較。
　　其次,研究了定時截尾下瑞利分布參數(shù)的Bayes估計問題。取定損失函數(shù)為復(fù)合Linex對稱損失函數(shù),參數(shù)的先驗分布為伽瑪分布,在此條件下給出參數(shù)的Bayes估計的一般形式和精確形式,并用Matlab進(jìn)