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.     

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.     

连续型单参数指数族的经验Bayes检验

本文讨论了连续型单参数指数族的经验Bayes检验问题 .利用核估计方法构造了EB检验函数并获得了它的收敛速度 .     

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.     

强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯估计

本文研究强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯(EB)估计.在较弱的正则条件下,给出所提出的EB估计的收敛速度.     

Linex损失下二维单边截断型分布族参数的经验Bayes估计

在linex损失函数下,讨论边二维单边截断型分布族参数的经验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。并说明在较强条件下收敛速度可充分接近1。     

加权平方损失下伽玛分布族Γ(θ,1/2)参数θ的EB估计

在加权平方损失函数下讨论了伽玛分布族T(θ,1/2)参数θ的经验Bayes(EB)估计,并讨论了EB估计的收敛速度问题,在一定条件下,收敛速度可充分接近于1.     

威布尔分布族刻度参数的经验Bayes检验函数的收敛速度

本文研究了在"加权线性损失"下,威布尔分布族刻度参数经验Bayes (EB)检验问题.利用概率密度函数的递归核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的收敛速度,在适当的条件下,收敛速度的阶可任意接近O(n^-1),推广了文献的结果.最后给出一个有关本文主要结果的例子.     

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.     

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。     

负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

在加权"线性损失"下讨论了负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)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).     

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 .     

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.     

绝对损失下均匀分布族 U(θ,cθ)中参数经验 Bayes 估计

本文我们讨论了均匀分布族 U(θ,cθ)中参数在绝对损失下的经验 Bayes(EB)估计及其收敛速度.     

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.     

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.     

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.     

指数族刻度参数EB估计的渐近最优性

依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在LINEX损失函数下指数族刻度参数的EB估计问题.在这种损失函数下,求得参数的Bayes估计,利用密度函数的核估计方法,构造了总体X的密度函数估计,从而得到参数的EB估计,证明了这种EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度,最后将这种方法推广到多参数情形,并举例、模拟说明了它的应用.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度(),其中1/2＜λ＜1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用.     

均匀分布族U(0,θ)参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文讨论均匀分布族U(0,θ)参数θ的经验Bayes(EB)估计的收敛速度问题。 考虑均匀分布族{U(0,θ)},θ∈Ω=(0,∞),设Ω上参数θ的先验分布为G(θ)。当给定θ时,随机变量X的条件密度和条件分布函数分别如下: