双帕累托对数正态排队系统的贝叶斯推断
应用统计
2010-11-16 v1
摘要
在本文中，我们描述了一种对双帕累托对数正态（dPlN）分布进行贝叶斯估计的方法，该分布已被提出作为重尾现象的模型。我们将我们的方法应用于估计dPlN/M/1和M/dPlN/1排队系统。由于dPlN分布不具有闭合形式的拉普拉斯变换，这些系统无法使用标准技术进行分析。利用帕累托/M/1系统到达间隔分布拉普拉斯变换的一些近期近似，克服了这一困难。我们的方法在互联网流量分析和风险理论中的应用进行了说明。
引用
@article{arxiv.1011.3411,
title = {Bayesian inference for double Pareto lognormal queues},
author = {Pepa Ramirez-Cobo and Rosa E. Lillo and Simon Wilson and Michael P. Wiper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.3411},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/10-AOAS336 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)