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[期刊] 统计与决策  [作者] 唐国平  刘次华  马学思  
对数正态总体作为一种寿命分布在可靠性领域有较为广泛的应用。本文在给出对数正态分布的一些良好性质的基础上,依照Stein的双子样序贯估计思想,研究了对数正态总体分布参数的双子样序贯估计和Bayes序贯估计,估计结果比经典统计更好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张建军  乔松珊  
文章讨论了一种新的抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的优化极大似然估计,并进一步与简单随机抽样下的参数的极大似然估计结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宗凤喜  李如兵  
文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在排续集抽样下获得的估计更有效。通过Monte carlo模拟证明,在相同条件下,基于共轭先验分布得到的估计比基于Jeffreys先验得到的估计更有效。
[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] 李凡群  
文章讨论了Pareto分布参数θ在不同的先验分布下的Bayes估计,然后讨论了在平方损失下,参数θ的形如(cT(x)+d)-1估计的可容许性。
[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] 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] 数理统计与管理  [作者] 饶贤清  
讨论了Pareto分布在平方损失下参数的Bayes估计,采用同分布负相协样本的核估计方法讨论了参数的经验Bayes(EB)估计问题,并计算了给定条件下参数的经验Bayes估计的收敛速度。最后,对我国高收入阶层的财富分布情况进行了实证分析,实证分析表明我国高收入阶层的财富分布是可以用Pareto分布来描述的。
[期刊] 统计研究  [作者] 罗平  李树有  
多元保序回归理论对统计学中研究多维参数在序约束下的估计理论起着关键性作用。本文讨论了当协方差矩阵已知,在简单半序约束下,对三个多元正态总体均值的估计问题,给出了估计的算法。并证明了在多元均方损失条件下,给出的均值估计优于无序约束的均值估计。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡尧  卢大远  
文章研究了变环境情形下对数正态分布分组数据可靠性估计的参数估计问题。给出了一种基于EM算法的变环境分组数据Log-normal分布参数估计方法,其估计量具有良好的收敛性,模拟结果表明了这种方法的实践可操作性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵志文  赖民  宋立新  刘银萍  
文章研究了具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题;证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布。
[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] 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] 刘华  习长新  
文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差,研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。
[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。
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