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Bayesian Analysis of the 3-Component Mixture of Exponential Distribution Assuming the Non-Informative Priors
Análisis bayesiano de una mezcla de tres componentes de distribuciones exponenciales asumiéndolas a priori no informativas
DOI:
https://doi.org/10.15446/rce.v38n2.51670Palabras clave:
Mixture Model, Bayes Estimators, Exponential Distribution, Loss Function, Posterior Risks (en)Modelo de mezcla, Estimadores de Bayes, Distribución exponencial, Función de pérdida, Riesgos posteriores. (es)
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El análisis bayesiano de una mezcla de tres componentes de una distribución exponencial bajo el esquema de censura a la derecha tipo I se considera en este artículo. Los estimadores de Bayes y los riesgos posteriores de los parámetros desconocidos son derivados bajo una función de pérdida de error cuadrático, función de perdida precautelary función de perdida de DeGroot asumiendo a prioris no informativas (uniforme y Jeffreys). Los estimadores de Bayes y los riesgos posteriores seven como una función del tiempo de terminación del test. Un estudio de simulación muestra y compara las propiedades de los estimadores de Bayes.
https://doi.org/10.15446/rce.v38n2.51670
1Quaid-i-Azam University, Departament of Statistics, Islamabad, Pakistan. Government College University, Department of statistics, Faisalabad, Pakistan. Lecturer. Email: tahirqaustat@yahoo.com
2Riphah International University, Department of Basic Sciences, Islamabad, Pakistan. Professor. Email: aslamsdqu@yahoo.com
Bayesian analysis of the 3-component mixture of an Exponential distribution under type-I right censoring scheme is considered in this paper. The Bayes estimators and posterior risks for the unknown parameters are derived under squared error loss function, precautionary loss function and DeGroot loss function assuming the non-informative (uniform and Jeffreys) priors. The Bayes estimators and posterior risks are viewed as a function of the test termination time. A simulation study is given to highlight and compare the properties of the Bayes estimates.
Key words: Mixture Model, Bayes Estimators, Exponential Distribution, Loss Function, Posterior Risks.
El análisis bayesiano de una mezcla de tres componentes de una distribución exponencial bajo el esquema de censura a la derecha tipo I se considera en este artículo. Los estimadores de Bayes y los riesgos posteriores de los parámetros desconocidos son derivados bajo una función de perdida de error cuadrático, función de perdida precautelary función de perdida de DeGroot asumiendo a prioris no informativas (uniforme y Jeffreys). Los estimadores de Bayes y los riesgos posteriores seven como una función del tiempo de terminación del test. Un estudio de simulación muestra y compara las propiedades de los estimadores de Bayes.
Palabras clave: modelo de mezcla, estimadores de Bayes, distribución exponencial, función de pérdida, riesgos posteriores.
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References
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Este artículo se puede citar en LaTeX utilizando la siguiente referencia bibliográfica de BibTeX:
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AUTHOR = {Tahir, Muhammad and Aslam, Muhammad},
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JOURNAL = {Revista Colombiana de Estadística},
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number = {2},
pages = {431-452}
}
Referencias
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