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.     

参数的E Bayes估计法及其应用

提出了参数的一种估计方法—— E Bayes估计法 ,对寿命服从指数分布的产品 ,在失效率的先验分布为 Gamma分布时 ,给出了失效率的 E Bayes估计和多层 Bayes估计 ,并在此基础上给出了失效率和可靠度的 E Bayes估计的性质 .结合实际问题进行了计算 ,结果表明提出的 E Bayes估计法可行且便于应用 .     

熵损失函数下几何分布可靠度的Bayes估计

本文在几何分布的先验分布为幂分布时研究了其在熵损失函数下,可靠度的多层Bayes估计及其容许性,给出了可靠度的多层Bayes估计的计算公式.通过实例验证,在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的多层Bayes估计是稳健的,并进一步表明在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的多层Bayes估计值比其在平方损失函数下算出的结果精度更高.     

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。     

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。     

复合Linex对称损失下Kumaraswamy分布参数的Bayes估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失函数下得到了Kumaraswamy分布参数θ的唯一的Bayes估计,多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性.     

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．     

无失效数据的Bayes和多层Bayes分析

本文推广了文献[6]的结果，对指数分布无失效数据的失效率，给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计，最后，结合实际问题进行了计算。     

不同损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计

首先给出了Pareto分布参数的极大似然估计;其次在对称损失,二次损失,Mlinex损失函数下,给出了参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的;最后通过实例,对所给的几个估计的优良性进行了分析,结果表明在Mlinex损失下,参数θ的Bayes估计值更接近真实值     

双指数分布位置参数的经验Bayes估计问题

本文在平方损失下导出了双指数分布位置参数的Bayes估计，利用非参数方法构造了位置参数的经验Bayes(EB)估计．在适当的条件下，获得了EB估计的收敛速度．最后，给出了一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的．     

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.     

失效概率的E-Bayes估计及其性质

该文提出了参数的一种新估计方法----- E-Bayes估计法. 在无失效数据情形, 给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计, 并给出了失效概率的E-Bayes估计的性质----- E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后, 给出了模拟算例, 结果表明该文提出的E-Bayes估计法可行且便于应用.     

Pareto分布形状参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计及其应用

给出了参数的E-Bayes估计的定义,对Pareto分布在尺度参数已知时,在平方损失下给出了形状参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并且用Monte Carlo方法给出了模拟算例.最后,结合高尔夫球手收入数据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.     

无失效数据的Bayes和多层Bayes估计

对无失效数据的研究 ,是近些年来遇到的一个新问题 ,在实际问题中迫切需要解决 ,这项工作具有理论和实际应用价值 .本文对无失效数据 (ti,ni) ,在时刻ti 的失效概率pi=p{T 相似文献   

可靠度的E-Bayes估计、性质及应用

对二项分布的可靠度,提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法.在不同先验分布下,给出可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并给出可靠度的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后,给出了模拟算例,结果表明本文提出的方法可行且便于应用.     

E-Bayesian estimation of the reliability derived from Binomial distribution

This paper introduces a new parameter estimation method, named E-Bayesian estimation method, to estimate reliability derived from Binomial distribution. The definition of E-Bayesian estimation of the reliability is proposed, the formulas of E-Bayesian estimation and hierarchical Bayesian estimation of the reliability are also provided. Finally, it is shown, through a numerical example, that the new method is much simpler than hierarchical Bayesian estimation in practice.