TY-JOURA2-Rodriguez-DagninoObeidat、Mohammed AU-Al-Nasser、AmjadAU-Al-Omari和AmeriPY-2020DA-2020/09/07TI-Set采样SP通用Gompertz分布参数估计-7362657VL-2020AB-本文研究Gompertz分布参数估计最大似然法和贝叶斯法得到考虑近似置信区间对未知参数使用ML测算器无损分布法常近似法和靴式方法构建贝叶斯估计值和未知参数可信间隔值使用差分进化Markov链MonteCarlo和Lindley方法获取拟方法通过MonteCarlo模拟研究与使用实数据实例比较RSS下ML和Bayes估计性能提高与简单随机采样相比,而不论采样大小贝叶斯估计优于小样本ML估计值,而中大样本则相反SN-1687-952XUR-https://doi.org/101155/207362657DO-10.1155/2020/7362657JF-概率统计杂志PB-HindawiKW-ER