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[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]
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]
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]
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]
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]
陈家清 陈志强 金倩聿 张智敏
文章在线性损失函数下导出了线性指数分布参数单调的贝叶斯检验函数,利用独立同分布样本情形概率密度函数及其导数的核密度估计构造了经验贝叶斯(EB)检验函数。在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度,该收敛速度可任意接近O(n-1),改进了文献中已有的结果。最后给出了一个满足文中主要结果的例子。
[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]
蔡国梁 徐伟卿 赵树
文章讨论了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi。利用分级Bayes方法,在无失效数据情形下,引进失效信息后,分析了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi,给出了失效概率pi的分级Bayes估计和可靠性参数估计。通过实例说明了分级Bayes方法对指数分布场合下可靠度估计的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李艳玲
双参数指数分布是可靠性理论中常用的分布之一,文章给出了Ⅱ型双删失数据下,双参数指数分布中参数的Bayes点估计和区间估计,最后通过一个例子进行了数值模拟,结果表明文中的方法是切实可行的。
[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]
王丙参 魏艳华
文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
[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]
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]
唐玉娜 施瑞 王炳兴
文章利用逆矩法估计广义指数分布的未知参数,并与最大似然估计作了模拟比较,模拟结果表明逆矩估计量更好。同时,我们也给出了构造尺度参数区间估计的方法。
[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:θθ0 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)。
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