【摘 要】
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讨论了加速失效模型族中最简单而又十分重要的指数回归模型,利用贝叶斯方法提高了该模型的有效性.为了较好的解决高维数值积分在实际应用中的难题,提出了对寿命服从指数分布
【基金项目】
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国家社会科学基金，中国博士后科学基金
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讨论了加速失效模型族中最简单而又十分重要的指数回归模型,利用贝叶斯方法提高了该模型的有效性.为了较好的解决高维数值积分在实际应用中的难题,提出了对寿命服从指数分布的产品,运用基于Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 方法动态模拟出参数后验分布的马尔科夫链,在回归参数的先验分布为多元正态分布时,给出随机截尾条件下,回归参数在指数回归模型中的贝叶斯估计,提高了计算的精度.借助数据仿真分析说明了利用WinBUGS (Bayesian inferen
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