Bayesian Analysis for the Poly-Weibull Distribution
Poly-Weibull 分布的贝叶斯分析AI 解读 ↓
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Poly-Weibull 分布的贝叶斯分析
- 研究问题
- 当观测对应多个竞争风险 Weibull 失效时间的最小值时，如何利用信息先验对 Poly-Weibull 分布开展贝叶斯计算？
- 方法与思路
- 作者讨论信息先验下的 Poly-Weibull 分析，建议使用 Gibbs 抽样计算后验矩、边际后验密度及预测风险或可靠性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，Gibbs 模拟可用于取得上述后验和预测量，为该竞争风险分布的贝叶斯分析提供计算方法。
- 阅读关注点
- 应核对竞争失效时间的联合设定、信息先验的来源、Gibbs 条件分布，以及后验适定性和抽样收敛的诊断。
- 阅读边界
- 摘要未提供具体先验、依赖条件、算法细节或计算结果；这里的风险为失效风险，不能推断金融含义。索引摘要版本未注明。
原文摘要
In this article Bayesian analysis for a Poly-Weibull distribution using informative priors is discussed. This distribution typically arises when the data is the minimum of several Weibull failure times from competing risks. To perform the Bayesian computations, simulation using the Gibbs sampler is suggested. This can be used to find posterior moments, the marginal posterior probability density function, and the predictive risk or reliability.