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单向分类随机效应模型中方差分量的渐近最优经验Bayes估计
引用本文:张伟平,韦来生.单向分类随机效应模型中方差分量的渐近最优经验Bayes估计[J].系统科学与数学,2005,25(1):106-117.
作者姓名:张伟平  韦来生
作者单位:中国科技大学统计与金融系,合肥,230026
基金项目:国家自然科学基金(19971085) 中科院特别支持费和国家教委博士点基金资助课题.
摘    要:本文在加权平方损失下导出了单向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计, 利用多元密度及其偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计,证明了 EB估计的渐近最优性.文末还给出了一个例子说明了符合定理条件的先验分布是存在 的.

关 键 词:单向分类随机效应模型  方差分量  Bayes估计  经验Bayes估计  渐近最优性
修稿时间:2001年9月3日

THE ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATORS OF VARIANCE COMPONENTS IN ONE-WAY CLASSIFICATION RANDOM EFFECT MODEL
Zhang Weiping,Wei Laisheng.THE ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATORS OF VARIANCE COMPONENTS IN ONE-WAY CLASSIFICATION RANDOM EFFECT MODEL[J].Journal of Systems Science and Mathematical Sciences,2005,25(1):106-117.
Authors:Zhang Weiping  Wei Laisheng
Institution:Department of Statistics and Finance, University of Science Technology of China
Abstract:In this paper, the Bayes estimators of variance components are derived for one-way classification random effect model under the weighted square loss function, and the empirical Bayes (EB) estimators are constructed by the kernel estimation method of a multivariate density and its mixed partial derivatives. It is shown that the EB estimators are asymptotically optimal. Finally, an example satisfying the conditions of the main theorem is given.
Keywords:One-way classification random effect model  variance components  Bayes estimators  empirical Bayes estimators  asymptotical optimality  
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