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正态分布族的参数的经验bayes估计的收敛速度
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数学物理学报（A辑） 1996年 第2期16卷 205-209页
作者： 黄养新 王祖喜 武汉工业大学数理系
对于正态分布族｛Ｎ（μ，σ￣２）：－∞＜μ＜＋∞，σ￣２＞０｝，该文利用密度函数及其偏导数的核估计构造出参数θ＝（μ，σ￣２）的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，并在一定条件下证明了θ的ＥＢ估计的收敛速度可任意接近于１．最... 详细信息
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平方误差和LINEX损失函数下逆Rayleigh分布参数的经验bayes估计
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统计与决策 2013年 第1期29卷 81-83页
作者： 李兰平 湖南财政经济学院基础课部 长沙410205
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。
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LINEX损失下双指数分布位置参数的经验bayes估计
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应用概率统计 2015年 第3期31卷 254-266页
作者： 尤游 周玲 安徽机电职业技术学院公共基础教学部 芜湖241003 安徽师范大学数学计算机科学学院 芜湖241003
本文对双指数分布在LINEX损失函数下获得了位置参数的bayes估计,同时构造了相应的经验bayes估计,证明了所提出的经验bayes估计是渐近最优的,且有收敛速度O(n^(-δ)),δ=(rs-1)/(2s+1),其中1/2<r<1-1/(2s),而s≥3是任意给定的整数... 详细信息
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广义Pareto分布参数的经验bayes估计的收敛速度
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数学的实践与认识 2016年 第20期46卷 187-192页
作者： 张月 井晓培 周菊玲 新疆师范大学数学科学学院 新疆乌鲁木齐830017
在加权平方损失函数下,获得广义Pareto分布形状参数的经验bayes(EB)估计,并得到了该估计的收敛速度.
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非平衡随机效应模型中方差分量的经验bayes估计
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数学的实践与认识 2009年 第6期39卷 208-218页
作者： 史建红 张常青 东北财经大学博士后流动站 辽宁大连116025 山西师范大学数学与计算机科学学院 山西临汾041004
对非平衡单向分类随机效应模型中方差分量找到了其最小充分统计量,在加权平方损失下导出了其bayes估计,利用多元密度及其偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验bayes(EB)估计,并导出了其收敛速度.文末用例子说明了符合定理条件的先验... 详细信息
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定数截尾数据缺失场合下冷贮备串联系统可靠性指标的经验bayes估计
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数学的实践与认识 2011年 第2期41卷 115-121页
作者： 龙兵 周良泽 荆楚理工学院数理学院 湖北荆门448000
在定数截尾缺失数据样本下,研究了冷贮备串联系统的可靠性指标评估问题.将经典估计方法和bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的bayes点估计和区间估计.最后利用随机模拟例子说明了方法的正确性和... 详细信息
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线性混合模型中方差分量的经验bayes估计的收敛速度
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宁夏大学学报（自然科学版） 2006年 第3期27卷 209-214页
作者： 邵敏娜 郭鹏江 宋矞 西北大学数学系 陕西西安710069 宁夏大学数学计算机学院 宁夏银川750021
在加权平方损失下导出了含有2个方差分量的线性混合模型中方差分量的bayes估计.利用多元密度函数及其混合偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验bayes(EB)估计,在某些条件下获得了该估计的收敛速度.
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负相伴样本情形下线性指数分布参数的渐近最优的经验bayes估计
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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2011年 第2期35卷 387-391页
作者： 陈家清 彭红伟 董锐 武汉理工大学统计学系 武汉430063 华中科技大学数学与统计学院 武汉430074
在平方损失下导出了线性指数分布参数的bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给出一个满足定理条件的例子.
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NA样本下非指数分布族参数的经验bayes估计
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数学杂志 2016年 第1期36卷 135-143页
作者： 黄金超 滁州职业技术学院基础部 安徽滁州239000
在"平方损失"下,研究了基于NA样本情形下非指数分布族参数θ的经验bayes估计.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验bayes(EB)估计量,在适当的条件下证明了获得的(EB)估计是渐近最优的且收敛速度的阶为O(n^(-(rs-2)/2(s+... 详细信息
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指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验bayes估计
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数理统计与管理 2003年 第2期22卷 34-36页
作者： 许勇 师小琳 西北工业大学应用数学系 陕西西安710072 西北工业大学电子工程系 陕西西安710072
在平方损失下 ,构造了指数族 { f(x|λ) =λe-λx,λ >0 ,x >0 }的参数λ的渐近最优与可容许的经验bayes估计 ,即δn=(n +u + 1n1φ(n) + 1) β1+ βX,其中X1,X2 ,…Xn(历史样本 )和X(当前样本 )独立同分布于 f(x) ,Sn= ni=11n(1+... 详细信息
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