基于Burr X分布参数的贝叶斯统计推断研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-13页 |
| 1.2 创新点及主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 单参数BurrX分布参数的贝叶斯估计 | 第14-28页 |
| 2.1 贝叶斯估计和经验贝叶斯估计 | 第14-20页 |
| 2.1.1 一致最小方差无偏估计 | 第14-15页 |
| 2.1.2 贝叶斯估计 | 第15-16页 |
| 2.1.3 经验贝叶斯估计 | 第16-20页 |
| 2.2 多层Bayes估计和E-Bayes估计 | 第20-23页 |
| 2.2.1 多层Bayes估计 | 第20-22页 |
| 2.2.2 E-Bayes估计 | 第22-23页 |
| 2.3 数值模拟 | 第23-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-28页 |
| 第三章 BurrX分布参数的贝叶斯估计稳健性分析 | 第28-35页 |
| 3.1 定性的稳健性分析 | 第29-30页 |
| 3.2 共轭先验下的稳健性分析 | 第30-31页 |
| 3.3 ε-污染分布下的稳健性分析 | 第31-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 两参数BurrX分布参数的贝叶斯估计 | 第35-48页 |
| 4.1 贝叶斯估计和极大似然估计 | 第35-37页 |
| 4.1.1 贝叶斯估计 | 第35-36页 |
| 4.1.2 极大似然估计 | 第36-37页 |
| 4.2 Lindley近似 | 第37-38页 |
| 4.3 MCMC方法 | 第38-39页 |
| 4.4 数据分析 | 第39-45页 |
| 4.4.1 模拟数据 | 第39-42页 |
| 4.4.2 真实数据 | 第42-45页 |
| 4.5 数值比较 | 第45-47页 |
| 4.6 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 硕士期间完成论文 | 第54页 |
