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定数截尾两参数指数——威布尔分布形状参数的Bayes估计 总被引:2,自引:0,他引:2
在不同的损失函数下,本文研究了两参数指数—威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题.基于定数截尾试验,当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下的Bayes估计表达式,并求得了可靠度函数的Bayes点估计.最后运用随机模拟方法,将Bayes估计和极大似然估计进行了比较.结果表明,LINEX损失下Bayes估计的精度比极大似然估计高. 相似文献
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《数学的实践与认识》2020,(2)
基于复合Mlinex损失函数,研究了指数威布尔分布的参数在先验分布为伽玛分布的B ayes估计,E-B ayes估计和多层Bayes估计.并用数值模拟的方法进行验证,结果表明三种估计方法的稳健性好,精确度较高. 相似文献
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完全样本情形下威布尔分布参数的估计 总被引:5,自引:0,他引:5
考虑尺度参数为θ、形状参数为β的二参数威布尔分布.本文讨论是全祥本情形下θ和β的矩型估计^θ和^β的性质。并把^θ和^β与θ和β的简单线性无偏估计^θ和^β作了比较.^θ和^β具有强相合性和渐近正态性。且计算简单、使用方便.本文还给出了一些随机模拟结果。 相似文献
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在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计 总被引:5,自引:0,他引:5
本文讨论了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计问题.在定数截尾情形下,将威布尔分布数据转化为均匀分布数据,利用平均剩余寿命构造样本矩,同时,第三阶矩方程用样本的第一个次序统计量来代替,得到了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程,用随机模拟方法得出了矩估计的偏性和均方误差.并与近似MLE进行了比较,表明此矩估计方法有较好的性质. 相似文献
7.
《数学的实践与认识》2013,(22)
混合指数威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的矩法估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的参数估计问题,并以数值模拟验证用ECM算法来估计混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的有效性. 相似文献
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在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程 总被引:1,自引:0,他引:1
将威布尔分布数据转化为均匀分布数据,利用平均剩余寿命构造样本矩,得到了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程. 相似文献
9.
将多元威布尔分布形状参数相等的检验转化为多元极值分布尺度参数相等的检验,利用Logistic模型的似然比统计量,给出相关参数为0.3,0.5,0.8时,检验统计量的模拟分位数和功效,指出相关参数越小,似然比统计量的功效越大。 相似文献
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本文在强混合样本下,利用平均化的思想,研究了一类单参数指数族参数的经验贝叶斯估计,在一定假设条件下得到了该经验贝叶斯估计收敛速度.推广了之前文献的结果,同时,在β混合样本下对该经验贝叶斯估计的风险与贝叶斯估计的风险之间的差值进行了数值模拟. 相似文献
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Marianna Pensky 《Journal of multivariate analysis》1999,69(2):242
We consider independent pairs (X1, Σ1), (X2, Σ2), …, (Xn, Σn), where eachΣiis distributed according to some unknown density functiong(Σ) and, givenΣi=Σ,Xihas conditional density functionq(xΣ) of the Wishart type. In each pair the first component is observable but the second is not. After the (n+1)th observationXn+1is obtained, the objective is to estimateΣn+1corresponding toXn+1. This estimator is called the empirical Bayes (EB) estimator ofΣ. An EB estimator ofΣis constructed without any parametric assumptions ong(Σ). Its posterior mean square risk is examined, and the estimator is demonstrated to be pointwise asymptotically optimal. 相似文献
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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 .) 相似文献
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线性指数分布参数的经验Bayes检验问题 总被引:2,自引:0,他引:2
分别讨论了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计分别构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关主要结果的例子. 相似文献
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Tang Shengdao 《大学数学》1998,(4)
在指数分布场合,定数或定时截尾试验,文[1]给出了参数λ在先验分布为Γ(α,β)分布的假设下的Bayes估计.文[3]给出了在平方损失下的Bayes估计.本文讨论先验分布为B(a,b)分布时,参数λ的Bayes估计. 相似文献
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指数分布中寿命参数的经验贝叶斯检验 总被引:1,自引:0,他引:1
本文中,我们利用经验贝叶斯方法研究了指数分布中寿命参数的检验问题.对于假设H0∶θ≤θ0 H1∶θ>θ0,在线性误差损失下,利用两种不同的核估计方法,我们获得了贝叶斯检验风险的同样上界.本文获得的收敛速度优于文献中的早期结果. 相似文献
18.
本文在同分布负相伴样本情形下利用密度函数的核估计构造了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)估计,并在适当的条件下获得了它的收敛速度.最后,给出了一个有关本文主要结果的例子. 相似文献