基于渐进式II型删失样本的WG分布置信区间算法

本文的目的提供了不同的Weibull几何（WG）分布估计算法，具体取决于渐进式II型审查样本计划，空间上参数的联合置信区间。 讨论了参数的近似联合置信区间，近似置信区间和置信度的百分数自举区间，并提出了几种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术。 均方误差（MSE）和可信区间长度的部分，贝叶斯估计器依赖于非信息性工具，比最大似然估计（MLE）和自举更有效。 比较模型，MSE，MLE的平均置信区间长度和参数的贝叶斯估计量对于受审查模型而言不那么重要。