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[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]
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]
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]
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]
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]
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]
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]
刘荣玄 朱少平
文章依据经验贝叶斯估计的思想,研究在平方损失函数下,正态模型中刻度参数的经验Bayes(EB)估计问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭家龙 白永丽 刘次华
文章研究了分组数据情形下,一般指数分布(GED)刻度参数的极大似然估计存在且唯一的充要条件,进而得到了极大似然估计具有强相合性。
关键词：
分组数据 一般指数分布 极大似然估计
[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]
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。
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