连续型多参数指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

§1 引言关于单参数经验 Bayes(EB)估计问题,目前讨论已经比较多了,但多参数的 EB 估计问题讨论的较少.最近陶波在[1]中讨论了正态分布 N(μ,σ~2)之参数θ=(μ,σ~2)的两参数 EB估计的渐近最优(a.o.)性.关于指数族的 a.o.EB 估计问题,陈希孺在[2]中讨论了一维离散型单参数指数族参数的 EB 估计的 a.o.性.本文考虑连续型多参数指数族参数的 EB 估     

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     

Kumaraswamy分布的经验Bayes检验

主要对Kumaraswamy分布分别在绝对值损失和加权平方损失下利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,并获得了EB检验函数的收敛速度.     

一类线性模型中参数的经验Bayes检验问题

本文对一类线性模型构造了其参数的经验Bayes（EB）检验函数．在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,其收敛速度可任意接近O（n-1/2）．最后讨论了EB检验问题在线性回归模型、方差分析模型和协方差分析模型中的应用。     

连续型单参数指数族中参数经验Bayes估计的渐近结构

本文讨论了参数经验Bayes(EB)估计及其它的泛函的渐近结构,在适当条件下,得到了EB估计及其它的泛函的收敛性和渐近分布。     

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.     

两参数指数-威布尔分布形状参数的经验贝叶斯估计

研究了两参数指数-威布尔分布形状参数的经验贝叶斯(EB)估计问题,并假定当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在两种不同损失函数情况下的EB估计的表达式.并运用随机模拟方法,将两种不同损失函数下的EB估计进行了比较.     

一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

讨论了独立同分布样本情形下一类连续型单参数指数族参数的经验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.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,并获得了其收敛速度.最后,给出了一个满足文中主要结果的例子.     

指数族刻度参数EB估计的渐近最优性

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.     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的EB估计

对于定理截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计问题,用间接EB方法得到其EB估计,计算机模拟例子表明本文所给了估计较好。