φ混合样本下帕累托分布参数的经验贝叶斯分析

在弱平稳φ混合样本下,讨论了Pareto分布参数的经验Bayes（EB）单边检验问题,构造了参数的经验Bayes检验函数,证明了它具有渐近最优（a.o.）性,并且获得了收敛速度。     

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。     

广义Pareto分布参数的经验Bayes检验问题

讨论了独立同分布样本情形广义Pareto分布参数的经验Bayes单侧检验问题,利用核密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,并在一定的条件下,证明了此经验Bayes检验函数的渐近最优性,获得了其收敛速度.     

缺失数据下Pareto分布参数的经验Bayes双边检验问题

本文讨论了缺失数据下Pareto分布参数的经验Bayes(EB)双边检验,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,并获得了它的收敛速度.     

线性指数分布参数的经验Bayes检验问题：φ混合样本情形

讨论了弱平稳φ混合样本下线性指数分布参数的经验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.     

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.     

基于近邻方法下分布参数的贝叶斯分析

本文基于近邻方法下,构造了连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的大样本性质.     

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.     

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.     

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.     

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)).     

一类可靠性分布参数的经验Bayes决策分析

在弱平稳α-混合样本下利用概率密度函数的核估计构造了伽玛分布族参数的经验Bayes(EB)检验函数,并获得了它的渐进最优(a.o.)性.在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数收敛速度可任意接近O(n~(-1/2)).     

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.     

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.     

随机效应模型中方差分量的经验Bayes检验问题

给出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes检验的判决函数,利用核估计的方法,构造了相应的经验Bayes(EB)检验的判决函数．在适当的条件下证明了EB判决函数是渐近最优的且有收敛速度．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．     

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     

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).     

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.