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逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在对称平方损失函数下, 利用逐步增加首失效截尾样本, 研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE), Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计. 按照均方误差(MSE)准则, 比较UMVUE与PEB估计的优良性. 根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性, 并获得它们的收敛速度. 在相同的置信水平下, 研究参数分别在经典统计和Bayes统计中的区间估计, 并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.  相似文献
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概念图评价的发端可以追溯到奥苏贝尔(Ausubel),特别是诺瓦克(Novak)及其同事在20世纪六、七十年代早期的工作,他们经过12年的研究得出概念图是有效的评估工具,2004年在西班牙召开的第一届概念图国际会议上探讨的第一个主题便是:概念图在教学中的评价.  相似文献
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