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[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]
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]
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]
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]
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]
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] 数理统计与管理
[作者]
饶贤清
讨论了Pareto分布在平方损失下参数的Bayes估计,采用同分布负相协样本的核估计方法讨论了参数的经验Bayes(EB)估计问题,并计算了给定条件下参数的经验Bayes估计的收敛速度。最后,对我国高收入阶层的财富分布情况进行了实证分析,实证分析表明我国高收入阶层的财富分布是可以用Pareto分布来描述的。
[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]
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]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵
文章在定数双截尾场合下,给出了样本的似然函数,分别取无信息先验和伽玛分布作为先验分布时,得到了Lomax分布形状参数的后验分布。在平方损失、熵损失和对称熵损失函数下给出了参数的贝叶斯点估计,并由后验分布给出了参数的贝叶斯可信区间。通过实例给出了不同定数双截尾样本下形状参数的点估计和区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[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]
宗凤喜 李如兵
文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在排续集抽样下获得的估计更有效。通过Monte carlo模拟证明,在相同条件下,基于共轭先验分布得到的估计比基于Jeffreys先验得到的估计更有效。
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