09-0685(四次修改稿)_王亮 师义民 (逐步增加II型截尾下比例危险率模型的可靠性分析) 2010-03-05

基于逐步增加 II 型截尾样本，分别在均方损失和 Linex 损失下，利用 ML-II 方法研究了比例危险率模型的参数和可靠性指标的经验 Bayes 估计问题。为了研究估计结果的精确性，分析了一个实际应用例子，并利用 Monte-Carlo 方法给出一个数值模拟例子，结果表明在非对称 Linex 损失下，经验 Bayes 估计更具灵活性，且结果更加有效。     

双边截断型分布族参数的经验Bayes诂计

在Linex损失函数下,讨论一类双边截断型分布族参数的经验Bayes(EB)估计问题, 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.最后给出例子,说明定理条件的合理性.     

双边截断型分布族参数的经验Bayes估计

在Linex损失函数下,讨论一类双边截断型分布族参数的经验Bayes（EB）估计问题,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,最后给出例子,说明定理条件的合理性。     

Linex损失下对数伽玛分布的经验贝叶斯估计的收敛速度

在Linex损失函数下,研究对数伽玛分布的经验贝叶斯估计问题,在适当的条件下,得到了经验贝叶斯估计的收敛速度.最后给出一个例子,说明定理的合理性.     

NA样本及Linex损失下截断族参数的经验EB估计

在Linex损失及NA样本下 ,对一类双边截断型分布族 ,构造了参数的经验Bayes(EB)估计 ,建立了它的收敛速度 .在一定的条件下证明了该收敛速度可以任意接近于 1 ,并给出满足定理条件的例子 .     

双指数分布位置参数的经验Bayes估计问题

本文在平方损失下导出了双指数分布位置参数的Bayes估计，利用非参数方法构造了位置参数的经验Bayes(EB)估计．在适当的条件下，获得了EB估计的收敛速度．最后，给出了一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的．     

单向分类随机效应模型中方差分量的渐近最优经验Bayes估计

本文在加权平方损失下导出了单向分类随机效应模型中方差分量的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,证明了 EB估计的渐近最优性.文末还给出了一个例子说明了符合定理条件的先验分布是存在 的.     

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.     

Linex损失下单边截断型分布族参数的EB估计

本文在Linex损失函数下,讨论单边截断型分布族参数的经验Bayes(EB)估计,并建立了它的收敛速度,并说明了在较强的条件下,收敛速度可充分接的于1。     

连续型单参数指数族参数的经验Bayes估计问题:NA样本情形

对连续型单参数指数族在平方损失下导出了参数的Bayes估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,并在适当条件下获得了EB估计的收敛速度.文末给出一个满足定理条件的例子.     

复合Linex对称损失下Kumaraswamy分布参数的Bayes估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失函数下得到了Kumaraswamy分布参数θ的唯一的Bayes估计,多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计及收敛速度

本文在刻度平方误差损失函数下导出了刻度指数族分布中参数的Bayes估计.利用核估计的方法构造了参数的经验Bayes估计,在适当条件下得到了经验Bayes估计的收敛速度,推广了文献中的相关结果.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计及收敛速度

本文在刻度平方误差损失函数下导出了刻度指数族分布中参数的Bayes 估计. 利用核估计的方法构造了参数的经验Bayes 估计, 在适当条件下得到了经验Bayes 估计的收敛速度, 推广了文献中的相关结果.     

熵损失函数下的信度模型

本文研究了信度模型问题.利用熵损失函数,获得了风险保费的信度估计和经验Bayes信度估计.所获结果是对现有风险保费信度估计和经验Bayes信度估计的一个补充.     

一类改进的Cox模型参数的经验Bayes检验

本文在"加权线性损失下"研究了Cox模型参数的经验Bayes(EB)检验问题.首先利用概率密度函数的递归核估计和单调性,构造了参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的收敛速度.在适当的条件下,收敛速度可无限接近O(n~(-1)),改进文献中相应的结果.最后给出有关主要结果的例子.     

NA样本下非指数分布族参数的经验Bayes估计

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+2))),其中s2,s∈N,2/sr1.最后给出一个满足定理条件的例子.     

PA样本下刻度指数族参数的EB估计的收敛速度

在同分布正相协（PA）样本下，对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计．并构造了相应的经验Bayes（E·B）估计，证明了所提出的EB估计是渐近最优的并且获得了E·B估计的收敛速度．最后，给出一个满足主要结果的例子。     

逐步增加Ⅱ型截尾下n中取m串连续k失效系统的可靠性评估

在逐步增加Ⅱ型截尾样本下,研究不可修n中取m串连续k失效系统(简记为k(m)/n系统)的可靠性评估问题.利用Bayes方法与极大似然估计法,得到了部件失效率、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的经验Bayes估计.最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性.     

非平衡随机效应模型中方差分量的经验Bayes估计

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分布是存在的.     

绝对损失下双边截断型分布族参数的渐近最优经验Bayes估计

本文在绝对损失下构造了双边截断型分布族参数的经验Bayes估计,并在合适的条件下证明了该估计的渐近最优性.最后,给出两个有关本文主要结果的例子.