非平衡随机效应模型中方差分量的经验Bayes检验

本文研究了非平衡随机效应模型中方差分量的经验Bayes 检验问题. 利用多元密度函数核估计方法构造了参数的经验Bayes(EB)判决函数,证明了该判决函数的渐近最优性,得到了其收敛速度,并给出了一个满足本文结论条件的先验分布.     

一类离散型单参数指数族参数的双侧的经验Bayes检验问题

一类一维离散型单参数指数族参数的单侧的经验Bayes(EB)检验问题已有研究,但关于这类分布族的双边的EB检验问题尚无结果,本文研究这一问题,本文构造了参数的EB检验的判决函数,并且获得了它的渐近最优性和收敛速度。在文末给出定理说明了在一些情形下,加上适当的条件,精确的收敛速度可以达到n~(-1)。     

指数分布定数截尾情形失效率函数的经验Bayes检验问题

本文讨论指数分布定数截尾情形下失效率函数的经验Bayes(EB)检验问题。利用核估计方法构造了EB检验函数并获得了它的收敛速度。最后给出一个满足定理条件的例子。     

随机效应模型中方差分量渐近最优的经验Bayes估计

本文在加权二次损失下导出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用多元密度函数及其混合偏导数核估计的方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的渐近最优性,给出了模型的特例和推广.最后,举出一个满足定理条件的例子.     

舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes检验问题

本文研究了舍入数据下Lomax分布形状参数的经验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,并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,获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.     

一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

讨论了独立同分布样本情形下一类连续型单参数指数族参数的经验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,并获得了其收敛速度.最后,给出了一个满足文中主要结果的例子.     

一类线性模型中参数的经验Bayes检验问题

本文对一类线性模型构造了其参数的经验Bayes（EB）检验函数．在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,其收敛速度可任意接近O（n-1/2）．最后讨论了EB检验问题在线性回归模型、方差分析模型和协方差分析模型中的应用。     

Lomax分布族形状参数的经验Bayes检验函数的收敛速度

本文研究了Lomax分布族形状参数的经验Bayes(EB)检验问题,利用密度函数的递归核估计,构造了形状参数的单调的经验Bayes检验函数,在适当的条件下,得到了收敛速度,且收敛速度的阶可无限趋近于O(n~(-1)).最后给出一个满足定理条件的例子.     

LINEX损失下Paret0分布族参数的经验Bayes估计

在"nex损失函数下,讨论Pareto分布族参数的经验Bayes(EB)估计问题,文中构造了参数的EB估计,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度.最后给出满足定理条件的例子.     

LINEX损失下Pareto分布族参数的经验Bayes估计

在 L inex损失函数下 ,讨论 Pareto分布族参数的经验 Bayes(EB)估计问题 ,文中构造了参数的 EB估计 ,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度 .最后给出满足定理条件的例子 .     

EMPIRICAL BAYES TEST PROBLEMS OF VARIANCE COMPONENTS IN RANDOM EFFECTS MODEL

Bayes decision rule of variance components for one-way random effects model is derived and empirical Bayes (EB) decision rules are constructed by kernel estimation method. Under suitable conditions, it is shown that the proposed EB decision rules are asymptotically optimal with convergence rates near O(n^-1/2). Finally, an example concerning the main result is given.     

连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验函数的收敛速度

对独立同分布样本情形的连续型单参数指数族的单边假设检验问题,在线性损失下 导出了单调的Bayes检验函数,构造了相应的经验Bayes(EB)检验函数. 在一定条件下, 获得的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近$O(n^{-1})$.最后给出了满足定理条件的两个例子.     

伽玛分布族参数的经验Bayes双边检验的收敛速度:NA样本情形

本文研究了NA样本情形下,伽玛分布族形状参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes检验函数,并在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近取优(a.o.)性,获得了其收敛速度.     

连续型单参指数族参数的经验Bayes检验问题:NA样本情形

本文对连续型单参指数族单边和双边假设检验问题导出了Bayes检验函数 ,利用同分布NA样本构造了经验Bayes(EB)检验函数 ,在适当条件下证明了EB检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度 ,文末给出一个满足定理条件的例子     

线性指数分布参数的经验Bayes检验问题

分别讨论了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计分别构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关主要结果的例子.     

完全随机缺失机制下伽玛分布中形状参数的经验贝叶斯推断

在完全随机缺失机制下构造了伽玛分布参数的经验贝叶斯检验函数,并获得了它的渐进最优性.在适当的条件下证明了所提出的经验贝叶斯检验函数收敛速度可任意接近O(n(~(-1/2)).     

Pareto分布参数的经验Bayes检验的收敛速度:NA样本情形

本文讨论了NA(negativeassociation)样本情形Pareto分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下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.     

刻度指数族参数的经验Bayes检验函数收敛速度的改进

在加权线性损失下导出了刻度指数族中参数单调的Bayes检验函数,利用同分布负相协(NA)样本情形概率密度函数及其导数的核估计构造了经验Bayes(EB)检验函数,获得了EB检验函数的收敛速度.在适当的条件下,这一收敛速度可任意接近O(n~(-1)),改进了文献中已有的结果.对同分布正相协(PA)样本和独立同分布(iid)样本情形,亦可获得类似结论.最后给出了一个满足文中主要结果的例子.     

负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes检验问题

讨论了负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.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,在适当的条件下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.最后给出一个有关主要结果的例子.     

指数分布危险函数的经验Bayes双侧检验的收敛速度: Ⅱ型截尾情形

本文讨论了Ⅱ型截尾情形下指数分布危险函数的经验Bayes (EB)双侧检验问题. 利用概率密度函数的核估计构造了经验Bayes检验函数, 在适当的条件下获得了它的收敛速度.