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指数族刻度参数EB估计的渐近最优性
引用本文:刘荣玄.指数族刻度参数EB估计的渐近最优性[J].数理统计与管理,2010,29(6).
作者姓名:刘荣玄
作者单位:井冈山大学数理学院,江西,吉安,343009
基金项目:江西省2008年教改资助项目
摘    要: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.

关 键 词:指数族  刻度参数  经验Bayes估计  渐近最优  收敛速度

Scale Parameter Exponential Family EB Estimate of Asymptotic Optimality
LIU Rong-xuan.Scale Parameter Exponential Family EB Estimate of Asymptotic Optimality[J].Application of Statistics and Management,2010,29(6).
Authors:LIU Rong-xuan
Abstract:Based on the experience of Bayes(EB) estimate of the way of thinking,research in the LINEX loss function scale parameter Exponential Family of EB estimation problem.In this loss function to obtain the Bayes parameter estimates,the use of nuclear density function estimation methods,construct a sample of density function estimates,resulting in estimated parameters of EB,EB to prove this estimate is asymptotically optimal,and its convergence rate,and finally this method will be extended to multi-parameter case,and an example illustrates its application.
Keywords:exponential family  calibration parameters  experience Bayes estimation  asymptotic optimal  the convergence rate
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