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Bayesian inference and life testing plans for generalized exponential distribution

Science China Mathematics 2009年第6期52卷 1373-1388页

作者： KUNDU Debasis PRADHAN Biswabrata Department of Mathematics and Statistics Indian Institute of Technology KanpurKanpur 208016India Statistical Quality Control & Operations Research Unit Indian Statistical Institute203 B.T.RoadKolkata700108India

Recently generalized exponential distribution has received considerable attentions. In this paper, we deal with the Bayesian inference of the unknown parameters of the progressively censored generalized exponential distribution. It is assumed that the scale and the shape parameters have independent gamma priors. The Bayes estimates of the unknown parameters cannot be obtained in the closed form. Lindley’s approximation and importance sampling technique have been suggested to compute the approximate Bayes estimates. Markov Chain Monte Carlo method has been used to compute the approximate Bayes estimates and also to construct the highest posterior density credible intervals. We also provide different criteria to compare two different sampling schemes and hence to find the optimal sampling schemes. It is observed that finding the optimum censoring procedure is a computationally expensive process. And we have recommended to use the sub-optimal censoring procedure, which can be obtained very easily. Monte Carlo simulations are performed to compare the performances of the different methods and one data analysis has been performed for illustrative purposes.

关键词： shape parameter scale parameter Markov Chain Monte Carlo importance Sampling fisher information matrix 62f15 62f10 62f99

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