指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计的再探讨

文献[1]在平方损失及超参数α服从伽玛分布且X1′,…Xn′(历史样本)和X(当前样本)独立同分布的条件下,构造了指数分布族{f(x|λ)=λe-λx,λ>0,x>0}的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计.本文在超参数α分别服从伽与分布与指数分布且当前样本由X扩充为X1,…,Xm的情况下,重新构造了指数分布族参数λ的渐进最优与可容许的经验Bayes估计,从而将文献[1]的结果进行了推广.     

指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计

在平方损失下 ,构造了指数族 { f(x|λ) =λe-λx,λ >0 ,x >0 }的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计 ,即δn=(n +u + 1n1φ(n) + 1) β1+ βX,其中X1,X2 ,…Xn(历史样本 )和X(当前样本 )独立同分布于 f(x) ,Sn= ni=11n(1+ βXi) ,φ(n) =1n(Sn+ 1n(1+ βX) +v- 1) ,u >0 ,v >0 ,β >0 (已知 )为任意的实数 ,并证明了该估计的收敛速度为O(n- 1)。     

正态分布参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计

Under square loss,this paper constructs the empirical Bayes(EB) estimation for the parameter of normal distribution which has both asymptotic optimality and admissibility. Moreover,the convergence rate of the EB estimation obtained is proved to be O(n~(-1)).     

线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计

本文研究了线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计问题.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计,获得了所提出的EB估计是渐近最优的.     

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.     

多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度

本文构造了多参数离散指数族参数的渐近最优的经验Bayes（EB）估计,若记B_n（δ_n,G）为δn的全面Bayes风险,R_G最小Bayes风险,则在某些条件下c_1n~(-1）2成立,其中c_1,c_2为正的常数,     

双边截断型分布族参数函数的渐近最优经验Bayes估计

本文考虑一维双边截断型分布族参数函数在平方损失下的经验 Bayes估计问题 .给定θ,X的条件分布为f (x|θ) =ω(θ1,θ2 ) h(x) I[θ1,θ2 ] (x) dx其中θ =(θ1,θ2 )T(x) =(t1(x) ,t2 (x) ) =(min(x1,… ,xm) ,max(x1,… ,xm) )是充分统计量 ,其边缘密度为 f (t) ,本文通过 f (t)的核估计构造出θ的函数的经验 Bayes估计 ,并证明在一定的条件下是渐近最优的 (a.0 .)     

两参数联立EB估计的渐近最优性

一、引言文[1]中研究了一元正态分布均值与方差联立EB估计的渐近最优性,作者在[2]中讨论了正态线性模型回归系数的EB估计问题。本文讨论回归系数与误差方差联立EB估计及有关性质。考虑设计矩阵区为列满秩的线性回归模型     

随机效应模型中方差分量渐近最优的经验Bayes估计

本文在加权二次损失下导出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用多元密度函数及其混合偏导数核估计的方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的渐近最优性,给出了模型的特例和推广.最后,举出一个满足定理条件的例子.     

随机删失下经验贝叶斯估计的渐近最优性

该文运用经验贝叶斯(empirical Bayes(简称EB))方法,在历史样本和当前样本均被另一个具有未知分布的变量随机右删失的条件下,构造了一个指数分布参数的经验贝叶斯估计并获得了它的渐近最优性．文章最后给出了一个例子和模拟结果．     

THE ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION IN MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODEL

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ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION FOR THE PARAMETERS OF MULTI－PARAMETER DISCRETE EXPONENTIAL FAMILY

ＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＡＬＬＹＯＰＴＩＭＡＬＥＭＰＩＲＩＣＡＬＢＡＹＥＳＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＯＦＭＵＬＴＩ－ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＤＩＳＣＲＥＴＥＥＸＰＯＮＥＮＴＩＡＬＦＡＭＩＬＹ（杨亚宁，韦来生）￥ＹａｎｇＹａｎｉｎｇ；Ｗ...     

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

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.     

ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION FOR PARAMETER OF ONE-DIMENSIONAL DISCRETE EXPONENTIAL FAMILIES

Consider the discrete exponential family written in the form P_θ(X=x)=h(x)β(θ)θ~x,x=0,1,2,…,where h(x)>0,x=0,1,2,…,The prior distribution of θ belongs to thefa     

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.     

双边截断型分布族参数的经验Bayes估计

在Linex损失函数下,讨论一类双边截断型分布族参数的经验Bayes（EB）估计问题,构造了参数的EB估计,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度,最后给出例子,说明定理条件的合理性。     

二项分布参数N的一种Bayes估计

本文给出了模糊先验分布下二项分布参数Ｎ的Ｂａｙｅｓ点估计和ＨＰＤ置信域。这些Ｂａｙｅｓ估计不但具有较简单的计算公式，通过大量的模拟计算，表明它们也具有较合理的性质。最后本文给出了两个实例。     

舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes检验问题

本文研究了舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes (EB)单侧检验问题.利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.