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.     

二维单边截断型分布族中EB估计及其收敛速度

本文讨论了二维单边截断型分布族(I)中参数函数EB估计及其收敛速度。(I) f_0(x,y)dxdy=c(θ_1,θ_2)f_0(x,y)I_([α,θ_1;c,θ_2])(x,y)dxdy在适当的条件下,满足恰当条件参数函数Q(θ_1,θ_2)的EB估计的收敛速度可任意接近于 1。     

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:     

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。     

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.     

线性回归模型参数的联立经验Bayes估计的收敛速度

本文考虑了线性模型中回归系数β=(β₁,…,β_p)′和误差方差σ²的联立经验Bayes(EB)估计.在二次损失下,利用密度函数及其编导数的核估计构造出参数θ=(β₁,…,β_p,σ²)的联立EB估计,在一定条件下证明了θ的联立EB估计的收敛速度任意接近于1.最后、给出了一个实例.     

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。     

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.     

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.     

非指数分布数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

在“平方损失”下,研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计,首先利用概率密度函数的核估计,构造了位置参数的经验Bayes（EB）估计量,在适当的条件下获得了它的收敛速度．     

均匀分布族 U(0,θ)中经验 Bayes 检验的渐近特征

关于经验 Bayes 检验的研究,目前在文献上能见到一些结果,其中部分是讨论经验Bayes 检验的渐近最优性及其收敛速度,参见[1—4,6,7,9];最近 stijnen 讨论了连续型单参数指数族中经验 Bayes 检验的条件 Bayes 风险的渐近分布,从而得到了精确的收敛速度.本文我们将讨论均匀分布族{U(0,θ),θ>0)中经验 Bayes 检验的条件 Bayes 风险的极限分布,从而得到了经验 Bayes 检验的渐近最优性及其收敛速度.     

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。     

伽玛分布族г[θ，1／2]参数的经验Bayes估计的收敛速度

本构造了伽玛分布族г[θ，1／2]参数的经验Bayes估计，并给出了该估计的收敛速度。在适当的条件下，该速度可以分别充分接近于１／２和１。     

连续型多参数指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

§1 引言关于单参数经验 Bayes(EB)估计问题,目前讨论已经比较多了,但多参数的 EB 估计问题讨论的较少.最近陶波在[1]中讨论了正态分布 N(μ,σ~2)之参数θ=(μ,σ~2)的两参数 EB估计的渐近最优(a.o.)性.关于指数族的 a.o.EB 估计问题,陈希孺在[2]中讨论了一维离散型单参数指数族参数的 EB 估计的 a.o.性.本文考虑连续型多参数指数族参数的 EB 估     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.