平衡双样本 II 型渐进删失方案下 Weibull 参数的推断
应用统计
2018-01-03 v1
摘要
渐进删失方案在过去十五年受到了相当多的关注。近年来，联合渐进删失方案获得了一定流行。最近，Mondal 和 Kundu（“一种新双样本 II 型渐进删失方案”，arXiv:1609.05805）引入了平衡双样本 II 型渐进删失方案，并在两个总体均服从指数分布时给出了精确推断。在本文中，我们考虑两个总体服从具有共同形状参数和不同尺度参数的 Weibull 分布的情形。我们得到了未知参数的最大似然估计。观察到最大似然估计无法以显式形式获得，因此，我们提出了可以以显式形式获得的近似最大似然估计。我们构造了总体参数的渐近和 bootstrap 置信区间。进一步，我们推导了未知参数的精确联合置信域。我们提出了一个基于该置信集期望体积的的目标函数，并利用它获得了最优渐进删失方案。我们进行了大量模拟以考察所提方法的性能，并分析了一个真实数据集用于说明目的。
引用
@article{arxiv.1801.00434,
title = {Inference on Weibull Parameters Under a Balanced Two Sample Type-II Progressive Censoring Scheme},
author = {Shuvashree Mondal and Debasis Kundu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.00434},
year = {2018}
}