基于对偶广义次序统计量的Unit-Weibull分布贝叶斯估计及其在棉花产量数据中的应用

本文考虑在参数为$\alpha$和$\beta$的Unit Weibull分布下，研究对偶广义次序统计量背景下的相关问题。出于分析目的，我们获得了基于对称和非对称损失函数的贝叶斯估计量。用于贝叶斯估计的方法包括近似和模拟工具，如Lindley近似、Tierney-Kadane方法和马尔可夫链蒙特卡洛方法。作者考虑了作为对称损失函数的平方误差损失函数，以及作为非对称损失函数的LINEX损失函数和一般熵损失函数。在给出数学结果后，我们进行了模拟研究，以展示各种导出估计量的性能。由于本研究是在对偶广义次序统计量框架下进行的，该框架统一了基于不同有序随机变量（如次序统计量、记录值等）的模型，这为我们的结果提供了灵活性。在此基础上，我们针对有序随机变量的两个子模型：次序统计量和记录值，分析了美国的棉花产量数据。