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[期刊] 统计与决策  [作者] 杜伟娟  
文章分别讨论了两参数指数-泊松分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题。利用核估计方法构造了参数的EB检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了它的收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王琪  任海平  
文章在加权线性损失函数下,讨论了NA样本情形下两参数Lomax分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0圮H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性,并在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(n-12)。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄金超  
文章在"线性损失"下,研究了一类广义指数分布族参数经验检单调性,构造了经验Bayes检验问题,利用递归核估计和Bayes验函数的Bayes检验函数;在适当的条件下,收敛速度的阶可任意接近,改进文献的相应结果,并给出满足定理条件的一个例子。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄金超  
文章在"平方损失"下,研究了Lomax分布族形状参数经验Bayes(EB)双侧检验问题,利用概率密度函数的递归核估计,构造了形状参数的经验Bayes检验函数,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了其收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周慧  阳连武  
文章在加权线性损失函数下,基于NA样本,讨论了两参数Burr Type Ⅻ分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θθ0 H1:θ>θ0;利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性;在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近Ο(n-1/2)。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王翔  吴旭  任海平  
文章在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Rayleigh分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0圳H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性;在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(n-1/2)。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杜伟娟  彭家龙  李体政  
文章讨论了独立同分布样本情形下Lindley分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题。利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,在适当条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵盼  宋学力  
设一天内,来到某商场的顾客数服从参数为θ的泊松分布,考虑检验问题"H1:θ=θ1?H2:θ=θ2",文章给出在给定显著性水平为α和β时的序贯概率比检验(SPRT),证明了SPRT检验法中h的存在性,并给出了样本容量的估计值。随机模拟结果表明其平均样本容量比经典的Neyman-Pearson检验法需要的样本容量小的多。
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐凌云  朱宁  方爱秋  唐清干  
文章在对称和非对称损失函数下研究指数-泊松分布参数的Bayes估计问题;基于广义无信息先验和定数截尾情形,给出了参数λ在三种不同损失函数下Bayes估计的精确表达式;最后运用Monte-Carlo随机模拟方法对估计进行比较。结果表明,加权平方损失下Bayes估计的精确度和稳健性较好,适合用来对参数λ进行统计推断。
[期刊] 统计与决策  [作者] 范国良  童恩涛  王传玉  
文章在PA样本下,基于加权乘积损失函数,研究刻度指数族中参数的经验Bayes双边检验问题。利用概率密度函数及其导函数的核估计的方法构造了EB检验函数,证明了这种估计的渐近最优性,获得其收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄毅  胡二琴  刘次华  
文章讨论了线性指数模型参数的经验Bayes检验问题。利用核估计方法构造了EB检验函数并获得其收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄金超  
文章研究了一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)双侧检验问题,利用概率密度函数的递归核估计,构造了参数的EB检验函数,在适当的条件下,证明了所提出的EB检验函数的渐近最优(a.o.)性,获得了其收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘素蓉  任海平  
文章在加权平衡损失函数下,得到了泊松分布参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类cX+d形式估计的可容许性和不可容许性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 唐国平  刘次华  
设产品的寿命X服从参数为θ的指数分布,考虑检验问题“H1:θ=θ1;H2:θ=θ2”,在给定0<α<1和0<β<1下序贯概率比检验,并给出了平均样本容量的估计值。随机模拟结果表明其平均样本容量要比经典的Neyman-Pearson检验法小的多。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王蓉华  徐晓岭  顾蓓青  
文章针对样本数据服从两参数Weibull分布,定数截尾样本中出现异常数据的检验问题,定义了次序统计量的贡献率,利用参数σ的最佳线性无偏估计(BLUE)构造了检验统计量,并通过Monte-Carlo模拟得到了检验统计量分布的分位数,给出了异常数据的疑似个数,最后通过两个实例说明所给出的方法是可行的。
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