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[期刊] 统计与决策
[作者]
文平
文章研究线性指数损失函数和有界线性指数损失函数下的样本容量问题。在线性指数损失函数和正态分布假设下,给出了最优样本容量的解析解。对于有界线性指数损失函数,则给出了得到最优样本容量的算法,并且以正态分布与泊松分布为例求出了最优样本容量。由于有界线性指数函数在现实中的广泛应用,本文所给出的算法具有一定的应用价值。
关键词：
样本容量 损失函数 贝叶斯决策理论
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿修林
在利用统计回归方法进行社会经济问题分析的时候,抽选多大规模的样本比较符合要求是需要重点考虑的。在这篇文章中,我们根据一般的势函数原理,就这一问题进行了讨论。全文主要内容有:线性回归分析参数估计与假设检验时的样本容量确定,线性回归预测分析时样本容量的确定等。
关键词：
相关与回归 回归分析 样本容量
[期刊] 统计与决策
[作者]
张强 吴黎军
在经典的信度保费模型中,得到的信度保费估计均是考虑的是纯保费,然而在保险实务中,保险公司收取的保费不可能是纯保费,必须具有正的安全负荷。文章在指数保费原理的基础上,引入广义加权平衡指数损失函数计算了下一期的信度保费计算公式,从而得出Bayes保费可以写成信度保费形式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李兰平
在进行Bayes分析时,有界误差损失函数常比无界误差损失函数有更好的稳健性。本文基于一类有界误差损失函数——转换的Gamma损失函数,研究比例危险率模型参数的估计问题。在共轭先验分布为伽玛分布时,得到了参数的Bayes估计和经验Bayes估计。最后通过数值模拟例子说明得到的估计比平方误差损失和LINEX损失函数下的估计具有较强的稳健性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
尹伟 严威 缪柏其
本文提出在加权损失函数下构建汇率预测的广义指数预报因子模型。该方法首先选取有限个不同滑动参数构造指数预报因子,同时基于绝对值损失和平方损失的提出加权损失函数作为变量筛选的准则,然后在该准则下将指数预报因子进行线性组合,建立汇率预报的广义指数预报因子模型。本文最后用英镑/美元单周汇率数据与文献中的一些已有方法做比较,实证分析表明本文提出的方法在汇率预测效果上有较大改进。
[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]
耿修林
方差是一个十分常用的统计特征数字,人们要了解产品加工过程中工序的稳定性,经济活动中的风险水平,像测算股票价格波动、汇率变化的风险等,一般都要计算方差。文章根据频率统计的基本原理,对方差估计和假设检验时所需要的样本数目问题进行了讨论,包括单总体方差推断时的样本容量,两总体方差比推断时的样本容量。
关键词：
方差 样本容量 抽样分布
[期刊] 统计与决策
[作者]
温利民 兰海英 章溢
在经典的信度理论中,几乎所有的保费模型都建立在纯保费基础上。但是在实际保险业务中,要求收取的保费带有安全负荷。文章在相对损失函数下,建立了保费估计模型,得到了该模型下风险保费的6个估计,即聚合保费、聚合估计、Bayes保费、Bayes估计、信度保费和信度估计,并验证了这些估计的相合性。文章还将这6个估计分为两类,用例子比较了这两类估计的异同。
关键词：
信度估计 相对损失函数 相合性
[期刊] 统计与决策
[作者]
腾叶 吴黎军
文章结合信度定价原理,考虑保费的目标估计,各风险组之间的共同效应以及不同年份之间风险的时间变化效应,得到平衡损失函数下具有双相依结构的信度估计,进一步,导出相应的Bühlmann和Bühl-mann-straub信度估计,从而推广了经典的信度原理。
关键词：
平衡损失函数 共同效应 时间变化效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
西日古力 吴黎军
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[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] 经济经纬
[作者]
孙小素
大量事实表明,人们对于过程能力指数的应用研究主要还停留在点估计阶段,这显然是不够的,应加以深化。这其中,我们最关心的是,该指标至少不会低于多少呢?为了使我们的结论比较可信,我们应该收集多少数据呢?笔者研究估计过程能力指数Cp,Cpk单侧置信下限时样本容量的确定问题。对每种指数,首先提出了样本容量的两种确定方法——精确方法和近似方法;其次通过大量测算,对这两种方法进行了比较研究;最后得出结论,最保守的样本容量应为30,比较理想的应在50~100之间。
关键词：
样本容量确定 过程能力指数 单侧置信下限
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