不完全信息下型截尾Weibull分布参数的极大似然估计及贝叶斯估计

给出了不完全信息下 型截尾weibull分布参数的极大似然估计、无信息先验Bayes估计及多层Bayes估计,并指出针对一些具体模型还可以通过随机模拟来比较其估计精度.     

稳健Bayes估计

在Bayes估计问题中,我们证明了当损失函数满足一定条件时,所对应的Bayes估计是稳健的:即Bayes估计是后验分布的连续泛函(相对于后验分布之间的Kolmogorov距离)。     

不合格品率的一个估计方法

本提出了一种参数的估计方法——E Bayes估计法．对产品的不合格品率,给出了E Bayes估计的定义和E Bayes估计,并在此基础上给出了E Bayes估计的性质和多层Bayes估计。最后,给出了模拟计算,结果表明本提出的方法可行且便于应用。     

无失效数据情形参数的综合估计

本对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计,还结合实际问题进行了计算。     

混合整数线性模型方差分量的Bayes估计

本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。     

无失效数据情形可靠性参数的估计和调整

本文在无失效取样情形下,提出了产品可靠性参数的一种估计和调整的方法———加权多层Bayes估计法.在无失效数据情形下失效率的多层Bayes估计和引进失效信息后失效率的多层Bayes估计的基础上,对可靠性参数进行了估计和调整———给出了失效率和可靠度的加权多层Bayes估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明本文提出的方法可行且便于应用.     

二项分布参数多层Bayes和E Bayes估计的性质

讨论无失效数据下二项分布参数E Bayes估计和多层Bayes估计的性质,证明二项参数的多层Bayes估计和E Bayes估计渐近相等,且E Bayes估计值小于多层Bayes估计值.     

多级评分及其Bayes估计

对多级评分的测验题型 ,给出了其Bayes模型 ,在无信息先验分布或先验分布是Dirichlet分布情形下求出了参数的Bayes估计 ,并对后者在不同样本条件下给出了先验分布超参数的估计     

巴斯卡分布参数的Bayes估计

给出巴斯卡分布在参数具有验前β（1／2,0）分布时产品可靠度的Bayes估计,Bayes置信下限以及参数具有含超参数的验前Beta分布时可靠度的多层Bayes估计,并进一步得到几何分布的相应估计。     

指数分布参数多层Bayes和E Bayes估计的性质

本文讨论无失效数据下指数分布参数多层Bayes估计和E Bayes估计的性质,在超参数分别取两种不同的先验分布下,证明参数的多层Bayes估计和E Bayes估计渐近相等,且多层Bayes估计值小于E Bayes估计值.     

Bayes估计的进一步研究及其Pitman最优性

对线性模型参数,讨论了Bayes估计的Pitman最优性,将已有结果进行了改进,去掉了附加条件,证明了在Pitman准则下,Bayes估计一致优于最小二乘估计(LSE),在此基础上,提出了一种基于先验信息的方差分量估计,通过和基于LSE的方差分量估计作比较,证明了新估计是无偏估计且有更小的均方误差．最后,证明了在Pitman准则下生长曲线模型参数的Bayes估计优于最佳线性无偏估计．     

基于Bayes估计的金融风险值——VaR计算

初步研究了用Bayes估计计算金融风险值VaR,同时阐明了运用极值理论方法在Bayes估计下的金融风险值计算。并且借助统计计算方法——MCMC算法来求解参数的Bayes估计,有效的将Bayes思想融入到了VaR的计算中。用Bayes估计计算金融风险值VsR,可以帮助投资者将观测数据和自己所掌握的经验信息对VaR模型进行调整,使得vsR模型能够更准确地反映出金融市场的风险状况,据此做出更加正确的投资决策。     

无失效数据情形失效率的综合估计

对指数分布的无失效数据，提出了无失效数据情形失效率的综合估计法。在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计。在引进失效信息后，在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合估计，并给出了可靠度的综合估计，结合实际问题进行了计算。     

对称熵损失下成功概率P的E—Bayes估计

研究对称熵损失下成功概率P的Bayes估计和E—Bayes估计,证明了前者的存在性及唯一性．模拟结果表明E-Bayes估计优于极大似然估计和Bayes估计．并将E—Bayes方法应用在证券投资预测之中,预测效果较好．     

状态概率的E-Bayes估计与多层Bayes估计

在文献[1]中提出了参数估计的一种方法--E-Bayes估计并给出了状态概率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计公式、预测模型及其在证券投资中应用,本文在此基础上将给出状态概率的多层Bayes估计、状态概率的E-Bayes估计的性质--E-Bayes估计,多层Bayes估计的关系.最后,给出模拟算例.     

敏感问题调查设计以及估计

对于多项选择敏感问题抽样调查,为了避开以往使用随机化调查时使用随机化装置带来的不便,提出一种间接问卷调查策略.结合问卷设计对个体隐私的保护度,对辅助信息的选择提出了的建议,并得到了敏感属性比例的极大似然估计和Bayes估计.数据模拟的结果显示,相比于极大似然估计,小样本时Bayes估计便有较高的精度.随着样本量的增加,两种估计结果趋于一致.提出的间接问卷调查策略,相比于以往的随机化调查技术,具有方便、省时等特点,可在实践中应用.     

Bayes估计与最小二乘估计的一个新的相对效率

考虑在错误的先验假定下线性模型回归系数的Bayes估计,将其与最小二乘估计进行比较,提出了Bayes估计与LSE的一种新的相对效率e5,给出了e5的基本性质,同时导出了它的上下界．     

对称熵损失下成功概率p的E-Bayes估计

研究对称熵损失下成功概率p的Bayes估计和E-Bayes估计,证明了前者的存在性及唯一性.模拟结果表明E-Bayes估计优于极大似然估计和Bayes估计.并将E-Bayes方法应用在证券投资预测之中,预测效果较好.     

无失效数据情形失效率的综合E-Bayes估计

给出了无失效数据情形失效率的E-Bayes估计和引进失效信息后的E-Bayes估计,并在此基础上给出了失效率和可靠度的综合E-Bayes估计。最后,结合实际问题进行了计算,对估计结果进行了分析,并将它们与未假定先验信息时的非Bayes置信限进行比较,结果表明该方法是合理的。     

加权先验下的Bayes方差估计

针对具有多阶段试验信息的参数估计问题,考虑到历史数据和现场数据的不可等同性,给基于历史数据的似然函数加一个权参数a0(0≤a0≤1)的方案,结合动态修正Bayes估计方法,建构并推导出正态分布方差的加权先验Bayes估计模型.