劉 芹,周菊玲
(新疆師范大學 數學科學學院,新疆 烏魯木齊 830017)
在可靠性分析與壽命分析等領域中,常會出現數據缺失的情形,而雙邊定數截尾數據是一種特殊的缺失數據,其模型為:在可靠性實驗中假定選取n個產品投入實驗,直到r個產品失效時終止實驗,設觀察到的次序失效數據為x1≤x2≤…≤xr。在實際問題中,由于實驗手段等其他因素的影響,導致有些數據未被觀察到。假設前s-1個數據丟失,則剩下的次序數據xs≤xs+1≤…≤xr,1≤s≤r≤n,此數據即為雙邊定數截尾樣本。對于此類樣本,有不少學者對其展開了研究,李艷玲[1]研究了雙參數指數分布在雙邊定數截尾下的貝葉斯預測問題,郭紅瑩等[2]、鄧嚴林[3]在雙邊定數截尾下分別研究了Burr分布、Topp-Leone分布參數的Bayes估計,田霆[4]在雙邊定數截尾下討論了Weibull分布兩參數的聯合置信區間。
Pareto分布是一種重要的壽命分布,具有遞減的失效函數,因此常被應用于個人收入、股票價格的波動、保險風險等模型。該分布的概率密度函數及分布函數為:
(1)
式中:a>0,θ>0,a為尺度參數,θ為形狀參數。近年來關于Pareto分布的研究有很多,例如,李如兵等[5]在移動極值排序集抽樣下,針對共軛先驗和杰弗萊先驗,研究了Pareto分布形狀參數的Bayes估計;周巧娟等[6]基于定數截尾數據,在復合Mlinex損失下,研究了Pareto分布參數的穩健Bayes估計;劉璐等[7]在定數截尾試驗時,給出了Pareto分布參數的最優置信區間,使得估計更加精確;Han等[8]在不同損失函數下研究了Pareto分布形狀參數的E-Bayes估計及其均方誤差。本文在前面學者研究的基礎上,基于雙邊定數截尾樣本研究Pareto分布在LINEX損失函數和復合LINEX函數下參數的Bayes估計問題。
在Bayes統計決策中,無信息先驗分布和共軛先驗分布是兩種常用的先驗分布,Pareto分布參數的這兩類先驗分布有如下形式:
(2)
(3)
對于雙邊定數截尾樣本,當產品服從Pareto分布時,記x=(xs,xs+1,…,xr),則由文獻[2]知樣本(xs,xs+1,…,xr)的聯合分布密度函數為:
(4)
將(1)式帶入式(4)得到
(5)
取LINEX損失函數
Lc(θ,δ)=ec(θ-δ)-c(θ-δ)-1,c≠0
(6)
這里討論c>0的情況。
引理1 在LINEX損失函數下,對于任意先驗分布π(θ),θ的Bayes估計為
(7)
且若此估計的Bayes風險有限,則它是唯一的Bayes估計。
定理1 設X=(X1,X2,…,Xn)是服從Pareto分布的簡單隨機樣本,在LINEX損失函數下,有以下兩種情況
(8)
(9)
證(i)由(2)和(5)式,根據Bayes公式可得θ在無信息先驗分布下的后驗分布
(10)
式(10)的分母可化為
由引理1可知,在無信息先驗分布下參數的Bayes估計為
(ii)由(3)和(5)式,根據Bayes公式可得參數θ在共軛先驗分布下的后驗分布為
(11)
由引理1可知在共軛先驗分布下參數的Bayes估計為
復合LINEX損失函數的表達式為
L(θ,δ)=L-c(θ,δ)+Lc(θ,δ)=e-c(θ-δ)+ec(θ-δ)-2,c>0
引理2 在復合LINEX損失函數下,對任意先驗分布π(θ),θ的Bayes估計為
(12)
定理2 設X=(X1,X2,…,Xn)是服從Pareto分布的簡單隨機樣本,在復合LINEX損失函數下,有以下兩種情況
(13)
(14)
由引理2,類似定理1 的證明過程即可證得。
表1 模擬結果
由表1可知,在同一個損失函數下,對比兩先驗先分布下參數估計的均方誤差,發現共軛先驗分布下參數估計的均方誤差較小,因此參數θ取共軛先驗分布時,參數的Bayes估計更接近真值;在同一個先驗分布下,LINEX損失函數下參數的Bayes估計的均方誤差較小,同時在LINEX損失下,參數θ取共軛先驗分布時,參數的Bayes估計模擬效果更好。
Arnold在其著作中給出了一組服從Pareto分布的數據。 50名高爾夫球手收入超過70 000美元,他們到1980年為止的收入為3581、1690、1433、1184、1066、1005、883、841、778、753、2474、1684、1410、1171、1056、1001、878、825、778、746、2202、1627、1374、1109、1051、965、871、820、771、729、1858、1537、1338、1095、1031、944、849、816、769、712、1829、1519、1208、1092、1016、912、844、814、759、708美元,且這些數據服從尺度參數a≈703,形狀參數θ≈2.23的Pareto分布。
首先將上述數據按照由小到大的順序排列,然后利用R軟件根據這組數據選取其中符合要求的部分進行參數估計。這里僅考慮在不同損失函數下先驗分布選Γ分布的參數估計,設c=10,α=100,β=100。結果如表2所示。
表2 形狀參數的Bayes估計
由表2可知,當樣本量一定并且先驗分布選Γ分布時,參數在LINEX損失下估計的偏差最小,此時的參數估計效果較好,且與數值模擬的結果一致。
雙邊定數截尾是一種在可靠性試驗中會遇到的特殊截尾數據。本文在雙邊定數截尾場合下,基于LINEX損失函數和復合LINEX損失函數,采用Bayes估計的方法對Pareto分布中的形狀參數進行估計。在無信息先驗分布和Γ先驗分布下,將不同損失函數下參數的Bayes估計與其真值進行比較分析,結果表明,在LINEX損失下,選用Γ先驗分布時,參數估計更接近真值,并且通過實例也驗證了此結論。