Maximum Likelihood and Bayes Estimation in Randomly Censored Geometric Distribution

Table 6

Bayes estimates under ELF.

⁢Parameters		⁢Hyperparameters ⁢
θ					AV	MSE	AV	MSE	AV	MSE	AV	MSE	AV	MSE
0.1	0.3	0.4	0.0444	0.1714	0.0365	0.0117	0.2821	0.0044	0.0438	0.0141	0.9660	0.0116	0.6233	0.2716
0.2	0.4	0.5	0.125	0.3333	0.1534	0.0107	0.3911	0.0049	0.2059	0.0218	0.8398	0.0100	0.7932	0.0061
0.4	0.2	0.5	0.3333	0.125	0.3257	0.0302	0.1858	0.0032	0.6295	0.3121	0.6628	0.0317	0.7110	0.0119
0.4	0.3	0.5	0.3333	0.2143	0.3591	0.0163	0.286	0.0039	0.6288	0.1263	0.6400	0.0173	0.7054	0.0092
0.2	0.5	0.6	0.15	0.6	0.1724	0.0068	0.4931	0.0048	0.2079	0.0163	0.8358	0.0078	0.7923	0.0062
0.2	0.7	0.6	0.15	1.4	0.1751	0.0049	0.6942	0.0034	0.2185	0.0107	0.8259	0.0048	0.8026	0.0018
0.4	0.5	0.8	0.5333	0.8	0.3727	0.0084	0.4896	0.0041	0.6419	0.0621	0.6225	0.0088	0.7222	0.0038
0.5	0.8	0.8	0.8	3.2	0.4877	0.0041	0.7963	0.0019	0.9733	0.0593	0.5144	0.0042	0.6968	0.0022
0.6	0.8	0.8	1.2	3.2	0.5888	0.0035	0.7963	0.0016	1.4852	0.1185	0.4099	0.0032	0.6733	0.0023
0.8	0.5	0.9	3.6	0.9	0.7892	0.0038	0.4903	0.003	4.3333	3.0244	0.2044	0.0034	0.6327	0.0085
0.8	0.6	0.9	3.6	1.35	0.7941	0.0027	0.5919	0.0027	4.1953	2.2476	0.2063	0.0028	0.6299	0.007
0.8	0.8	0.9	3.6	3.6	0.7957	0.0014	0.7963	0.0012	4.0564	0.9404	0.2048	0.0015	0.7889	0.0076
0.5	0.7	1	1	2.3333	0.4868	0.0048	0.6976	0.0027	0.9977	0.0713	0.5093	0.0045	0.7006	0.0023
0.7	0.8	5	11.6667	20	0.6961	0.0017	0.7962	0.001	2.3577	0.2253	0.3037	0.0018	0.6552	0.0029
0.8	0.9	7	28	63	0.7965	0.0007	0.8996	0.0003	3.9877	0.4249	0.2039	0.0007	0.6345	0.0027
0.9	0.5	9	81	9	0.8983	0.0002	0.4917	0.002	9.1083	2.3059	0.1011	0.0002	0.6275	0.0192