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[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王国富
在熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(CT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性。
[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]
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]
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]
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]
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]
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 刘群
文章给出了伽玛分布Γ(θ,12)中参数θ的先验分布,在不同的损失函数下讨论了伽玛分布族Γ(θ,12)参数θ的Bayes估计,并用自适应的Simpson法近似计算反常积分,通过数值模拟得出了相应的估计值,对所给估计结果的优良性进行了分析比较。
关键词：
伽玛分布 损失函数 Bayes估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李兰平
在平方误差和LINEX损失函数下,导出了逆Rayleigh分布参数的极大似然估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了Monte Carlo数值模拟比较结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦程东 胡莎莎 韦师 邱燕
文章在共轭先验分布下,研究pareto分布参数1θ的损失函数和风险函数的Bayes估计,并对各种Bayes估计的性质进行讨论,最后指出各种Bayes估计的合理性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐美萍 段景辉
文章给出了在共轭先验分布下,Laplace分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计及其为保守估计的一般条件,说明了该条件的合理性;并用上证指数收益率数据作了实证分析。
[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]
邢建平
文章基于记录值样本,利用Rukhin提出的一类新的损失函数,将决策误差和统计判别法则结合起来,在共轭先验分布下得到了指数分布参数的损失函数和风险函数的Bayes估计,并给出了相应的Bayes估计为保守估计的条件。
[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。
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