逐步Ⅰ型混合截尾下逆Lomax分布竞争失效产品的统计分析.pdfVIP

2025年1月10日现代信息科技Jan.2025

第9卷第1期ModernInformationTechnologyVol.9No.1

DOI:10.19850/ki.2096-4706.2025.01.016

Ⅰ

逐步型混合截尾下逆Lomax分布竞争失效产品的统计分析

韩荣，蔡静，何剑，何飞

（，）

贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州贵阳550025

摘要：在混合截尾样本数据下，对逆Lomax分布竞争失效产品的统计分析问题进行了研究。首先，基于逆Lomax

分布竞争失效产品，利用极大似然理论，推导出未知参数的极大估计；并利用渐近似然理论确定未知参数的近似置信区

间。其次，通过设定无信息先验为未知参数的先验分布，采用MH抽样算法求出参数的Bayes估计和HPD可信区间。最

后，通过MonteCarlo模拟，计算出参数的均方误差（MSE）、平均绝对偏差（MAB）、平均区间长度（AL）以及覆盖率，

并对两种估计方法进行了对比。实验结果表明，贝叶斯估计优于极大似然估计，在相同置信度下，基于Bayes估计的

HPD平均可信区间长度优于MLE的近似置信区间平均区间长度。

关键词：竞争失效；逆Lomax分布；极大似然估计；贝叶斯估计；MH抽样算法

中图分类号：TP391；O213.2文献标识码：A文章编号：2096-4706（2025）01-0076-07

StatisticalAnalysisofCompetingFailureProductsforInverseLomaxDistribution

Ⅰ

underProgressiveType-HybridCensoring

HANRong,CAIJing,HEJian,HEFei

(SchoolofDataScienceandInformationEngineering,GuizhouMinzuUniversity,Guiyang550025,China)

Abstract:UndertheHybridCensoringsampledata,thispaperstudiesthestatisticalanalysisproblemofcompetingfailure

productsforinverseLomaxdistribution.Firstly,basedonthecompetingfailureproductsforinverseLomaxdistribution,it

utilizesmaximumlikelihoodtheorytoobtaintheMaximumLikelihoodEstimationofunknownparameters,andusesasymptotic

likelihoodtheorytoderivetheApproximateConfidenceIntervalofunknownparameters.Secondly,bysettingtheuninformative

priorasthepriordistributionoftheunknownparameters,theBayesestimationandHPDConfidenceIntervalof