基于广义顺序统计量的半 logistic 分布推断

广义顺序统计量作为各种有序量模型的统一形式，提出一种简化方法\cite{kamps1995concept}。本研究基于广义顺序统计量框架，给出半 logistic 分布边缘与联合矩生成函数的表达式。我们还考虑$\theta$的估计问题，并提供贝叶斯框架。两种广泛使用且流行的方法，即马尔可夫链蒙特孜洛米采样(MCMC)和林德利近似，用于获取贝叶斯估计器。在对称与非对称损失函数下推导结果。讨论广义顺序统计量的特殊情况，即顺序统计量的分析。为洞察所提方法的实际适用性，选取两个实际数据集进行分析：一个来自人口学领域，另一个来自可靠性领域。