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中文摘要：
作者利用混合Gibbs算法（Gibbs抽样与Metropolis算法的混合）给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的贝叶斯估计，然后通过Monte—Carlo模拟考查了贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间，并与极大似然估计比较，给出了混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图．在五组分组数据场合用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果，表明该算法可行、稳定、并且有效．
英文摘要：
This paper proposes Bayesian estimation of inverse Weibull distribution parameters using mixed Gibbs algorithm （Gibbs sampling with Metropolis algorithm mixed） in the grouped data occa- sions, examines the estimated mean, mean square error and the confidence interval for the parameter, gives and compares Bayesian estimation with maximum likelihood estimation by the Monte-Carlo simula- tion, and the locus,histograms and autocorrelation coefficient figure of the corresponding parameter in the the mixed Gibbs sampling process are obtained, Bayesian estimation of the inverse Weibull distribu- tion parameters using mixed Gibbs algorithm in the five grouped data occasions are quite satisfied. So the algorithm is a viable, stable and effective.
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