来自两个 Burr-XII 总体的联合 II 型删失数据的收缩估计与预测

本文的主要目标是将线性和预检验收缩估计技术应用于估计两个双参数 Burr-XII 分布的参数。此外，在联合 II 型删失方案下，使用经典方法和贝叶斯方法对未来观测值进行预测。将收缩估计的效率与 Akbari Bargoshadi 等人（2023）在《Communications in Statistics-Simulation and Computation》上发表的“来自两个 Burr-XII 总体的联合 II 型删失数据下的统计推断”一文中通过期望最大化算法和重要性采样方法得到的最大似然估计和贝叶斯估计进行比较。对于贝叶斯估计，考虑了信息性和非信息性先验分布。此外，还考虑了包括平方误差、线性指数和广义熵在内的各种损失函数。计算了近似置信区间、可信区间和最高概率密度区间。为评估估计方法的性能，进行了蒙特卡洛模拟研究。此外，利用两个真实数据集来说明所提出的方法。