瑞利分布的Bayes估計(jì)與極大似然估計(jì).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(shí)際研究中,常常因?yàn)楦鞣N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(duì)瑞利分布的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)是一個(gè)值得研究的問題。同時(shí),也可以看到,利用條件極值法求解參數(shù)的最大后驗(yàn)概率密度區(qū)間的研究并不多,對(duì)不完全數(shù)據(jù)下瑞利分布參數(shù)的Bayes估計(jì)和極大似然估計(jì)的研究并不全面。針對(duì)以上這些問題,本文對(duì)瑞利分布的參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)和檢驗(yàn)

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(jì)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(yùn)用條件極值法給出了參數(shù)的最大后驗(yàn)密度可信區(qū)間,最后用Matlab分別求出了兩種區(qū)間的長(zhǎng)度并進(jìn)行了比較。
　　其次,研究了定時(shí)截尾下瑞利分布參數(shù)的Bayes估計(jì)問題。取定損失函數(shù)為復(fù)合Linex對(duì)稱損失函數(shù),參數(shù)的先驗(yàn)分布為伽瑪分布,在此條件下給出參數(shù)的Bayes估計(jì)的一般形式和精確形式,并用Matlab進(jìn)