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[期刊] 统计与决策
[作者]
杜伟娟 彭家龙 李体政
文章讨论了独立同分布样本情形下Lindley分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题。利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,在适当条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度。
[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]
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]
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)。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王翔 吴旭 任海平
文章在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Rayleigh分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0圳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;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-1/2)。
[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]
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]
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]
黄毅 胡二琴 刘次华
文章讨论了线性指数模型参数的经验Bayes检验问题。利用核估计方法构造了EB检验函数并获得其收敛速度。
关键词：
经验Bayes检验 收敛速度 渐进最优性
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄金超
文章研究了一类连续型单参数指数族参数的经验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(a.o.)性,获得了其收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈家清 刘次华
文章对Ⅱ型截尾情形的指数分布在平方损失下获得了其危险函数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度O(n-λ(δ-2)(s-1)/[δ(2s+1)])。其中,δ>2,0<μ<1,s≥2为给定的整数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘媚
Pareto分布因其厚尾特点,在金融分析、寿命分析中都是非常重要的统计模型。由于混合分布模型已经成为分析复杂现象的一个重要工具,文章主要研究混合Pareto分布的假设检验问题,通过寻找统计量,提出了χ2和U检验法,并比较了这两种检验方法的适应领域。模拟计算说明了这两种检验方法的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王蓉华 徐晓岭 顾蓓青
文章针对样本数据服从两参数Weibull分布,定数截尾样本中出现异常数据的检验问题,定义了次序统计量的贡献率,利用参数σ的最佳线性无偏估计(BLUE)构造了检验统计量,并通过Monte-Carlo模拟得到了检验统计量分布的分位数,给出了异常数据的疑似个数,最后通过两个实例说明所给出的方法是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵盼 宋学力
设一天内,来到某商场的顾客数服从参数为θ的泊松分布,考虑检验问题"H1:θ=θ1?H2:θ=θ2",文章给出在给定显著性水平为α和β时的序贯概率比检验(SPRT),证明了SPRT检验法中h的存在性,并给出了样本容量的估计值。随机模拟结果表明其平均样本容量比经典的Neyman-Pearson检验法需要的样本容量小的多。
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