Mixtures of Gamma Distributions With Applications
Mixtures of Gamma Distributions With Applications
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DOI：
10.1198/106186001317115054
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发表时间：
2001-09
影响因子：
2.4
通讯作者：
M. Wiper;D. Insua;F. Ruggeri
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Wiper;D. Insua;F. Ruggeri
本文提出了一种基于混合伽玛分布的贝叶斯密度估计方法。它认为这两种情况下的已知混合物的大小，使用吉布斯抽样计划与大都会步骤，和未知的混合物的大小，使用可逆的跳跃技术，使我们能够从一个混合物的大小移动到另一个。我们使用一些模拟数据集来说明我们的方法，这些数据集是从覆盖各种情况的分布中生成的：单一分布，具有相等均值和不同方差的混合分布，具有不同均值和小方差的混合分布，最后，一个被具有不同均值和相等小方差的低权重分布污染的分布。利用CNR-AAMI提供的真实的E-mail数据，给出了M/G/1排队模型的一个应用.
This article proposes a Bayesian density estimation method based upon mixtures of gamma distributions. It considers both the cases of known mixture size, using a Gibbs sampling scheme with a Metropolis step, and unknown mixture size, using a reversible jump technique that allows us to move from one mixture size to another. We illustrate our methods using a number of simulated datasets, generated from distributions covering a wide range of cases: single distributions, mixtures of distributions with equal means and different variances, mixtures of distributions with different means and small variances and, finally, a distribution contaminated by low-weighted distributions with different means and equal, small variances. An application to estimation of some quantities for a M/G/1 queue is given, using real E-mail data from CNR-IAMI.