Burr Ⅻ分布参数的经验Bayes估计的渐近最优性

本文研究了Burr Ⅻ分布参数的经验Bayes估计问题.利用密度函数的递归核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计,在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.     

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.     

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.     

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.     

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：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.     

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.     

Kumaraswamy分布的经验Bayes检验

主要对Kumaraswamy分布分别在绝对值损失和加权平方损失下利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,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,并获得了EB检验函数的收敛速度.