文献

J-GLOBAL ID：202202262636841866   整理番号：22A0424592

ランダム検閲モデルへの適用によるWeibull分布のための客観的Bayes解析【JST・京大機械翻訳】

Objective Bayesian analysis for Weibull distribution with application to random censorship model

著者 (3件)： Ajmal Maria (Department of Statistics, Allama Iqbal Open University, Islamabad, Pakistan) ,  Danish Muhammad Yameen (Department of Statistics, Allama Iqbal Open University, Islamabad, Pakistan) ,  Arshad Irshad Ahmad (Department of Statistics, Allama Iqbal Open University, Islamabad, Pakistan)
資料名： Journal of Statistical Computation and Simulation  (Journal of Statistical Computation and Simulation)
巻： 92  号： 1  ページ： 43-59  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5979A  ISSN： 0094-9655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ランダム検閲モデルの適用によるWeibull分布に対する客観的Bayes解析を扱った。客観的ベイジアン解析は,Jeffreysを通してBayesとLaplaceから長い歴史を持っていて,段階的に体化のレベルに達した。Bernardoの参照以前の方法は,この方向における優れた試みである。この方法をWeibull分布を用いてランダム検閲モデルに適用し,それをJeffreysと最尤法と比較した。Bayes推定子の閉形式表現は不可能であった。近似Bayes推定を得るために重要度サンプリング技術を用いた。最大尤度とBayes推定器の挙動を,広範囲な数値シミュレーションによって観測した。提案した方法論を,モデルの説明と適切性のための実生活応用の解析のために用いて,ランダムに検閲されたデータのために特別に設計したHollanderとProschan goodness-of-fitテストによってテストした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最尤法 ,  Bayes推定 ,  *Weibull分布 ,  近似法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  重要度サンプリング ,  閉形式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Jeffreysの事前方法 ,  参照優先法 ,  ランダム検閲モデル ,  HollanderとProschanの適合度試験

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 検閲 ,  モデル ,  Weibull分布 ,  解析