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[期刊] 统计与决策
[作者]
李俊华 徐玉华
本文在Burr分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在复合Mlinex对称损失函数下的Bayes估计、E-Bayes估计公式和多层Bayes估计公式。最后,通过数值模拟说明了Burr分布在复合Mlinex对称损失函数下Bayes估计的稳健性及精确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱宁 刘庆华 农以宁 蒋东云
文章针对两参数Pareto分布的Bayes估计问题,在尺度参数λ已知的情况下,运用Bayes定理,得到复合MLINEX对称损失函数下形状参数θ的Bayes估计,并证明其是可容许的。最后在给定三类不同超参数的先验密度函数下,给出E-Bayes估计和多层Bayes估计,且得到E-Bayes估计具有保序性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周桂兰 朱宁 农以宁
在Mlinex损失函数下,文章讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题,在可靠度的先验分布为贝塔共轭先验分布和幂分布下,得到了可靠度的Bayes估计,并证明了它的容许性。当可靠度先验分布为贝塔分布时,给出三类不同超参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并在一定条件下得到E-Bayes估计、多层Bayes估计具有等价性。利用Monte Carlo数值模拟对几种估计进行比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦程东 韦师 苏韩
文章主要在复合LINEX对称损失函数下,研究Poisson分布参数λ的Bayes估计。并举出具体的例子说明其应用性,最后通过数值分析来验证该Bayes估计的合理性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李俊华
文章在参数α已知,双参数Burr分布参数的先验分布为其共轭先验分布Γ(a,b)时,给出了Burr分布参数在复合LINEX对称损失函数下的Bayes估计和多层Bayes估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王敏
文章在复合Linex对称损失下,就参数的先验分布为伽玛分布,共轭先验及无信息先验进行了对比,得到艾拉姆咖分布参数的唯一贝叶斯估计。进一步通过R软件进行随机模拟,得到参数的Bayes估计值,从而得出结论:当先验为共轭先验时,估计值较接近艾拉姆咖分布参数的真值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐美萍 丁新月 莫立坡
文章给出了Mlinex损失函数下两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计及其容许性,并对该分布的充分统计量的逆线性形式的容许性进行讨论.最后通过蒙特卡洛模拟说明Bayes估计在小样本情形时的优良表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范梓淼 周菊玲
文章在Mlinex损失函数下讨论了艾拉姆咖分布参数θ的Bayes估计,获得Bayes估计θ_B,并说明了其可容许性。最后通过数值模拟,说明艾拉姆咖分布在Mlinex损失函数下的Bayes估计的合理性及优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范梓淼 周菊玲
文章在Mlinex损失函数下讨论了艾拉姆咖分布参数θ的Bayes估计,获得Bayes估计θ_B,并说明了其可容许性。最后通过数值模拟,说明艾拉姆咖分布在Mlinex损失函数下的Bayes估计的合理性及优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦程东 韦师 苏韩
在统计决策问题中,统计决策及参数估计的优劣性在很大程度上依赖于损失函数形式的选取。文章主要在在复合LINEX对称损失函数下,研究了Pareto分布在其尺度参数σ已知的情况下利用共轭先验分布求出其形状参数θ的E-Baves估计;并举出具体的数值例子说明其应用性。通过数值分析对其形状参数的Bayes估计和E-Bayes估计进行比较,说明后者比前者较优。
[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]
陈家清 王玉 陈志强
文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题。在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计。证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱宁 方爱秋
文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数-威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题。当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Bayes估计表达式及极大似然估计;运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Bayes估计及极大似然估计的精确度进行了比较。模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任海平 李中恢
文章考虑一类分布族:F(x;θ)=1-[g(x)]θ(A≤x≤B,θ>0),其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,得到了参数的Bayes估计和Minimax估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周明元
在对称熵损失函数下,文章讨论了两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计,经验Bayes估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性。
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