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[期刊] 统计与决策
[作者]
王理峰
在分子生物科学中,分子系统的熵对研究分子的热力学性质十分重要。基于一些随机样本,将估计期望、方差阵都未知的多元正态分布的熵,在Linex损失下给出熵的最优仿射同变估计,证明该估计也是Bayes估计,在仅依赖于||S的估计类中是可容许估计。通过计算比较知,最优仿射同变估计改进了分子生物学中通常采用的极大似然估计,特别在高维情况(如分子遗传学)下,最优仿射同变估计更具有优良性。
[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]
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]
王敏
文章在复合Linex对称损失下,就参数的先验分布为伽玛分布,共轭先验及无信息先验进行了对比,得到艾拉姆咖分布参数的唯一贝叶斯估计。进一步通过R软件进行随机模拟,得到参数的Bayes估计值,从而得出结论:当先验为共轭先验时,估计值较接近艾拉姆咖分布参数的真值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄藏红 庞碧君
文章在Linex损失函数下,充分运用同分布PA样本密度函数的核估计方法,构造了一类单边截断型分布族参数的EB估计,并建立了它的收敛速度,在一定条件下这个收敛速度可充分接近1。
[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]
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]
王理峰
基于一些随机样本,在Linex损失下估计期望及方差阵都未知的多元正态分布的熵。在仅依赖于|S|的估计类中,熵的最优仿射同变估计δ_(c*)是可容许估计,但在一些范围更大的估计类中,δ_(c*)是不可容许估计。文章首先用Stein型估计δ_(?ST)去改进δ_(c*),但Stein型估计不是光滑的,然后用具有光滑性的Brester-Zidek型估计去改进δ_(c*),进一步研究知Brester-Zidek估计是可容许估计,也是Bayes估计。
[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] 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]
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]
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。
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