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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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本文我们讨论了均匀分布族 U(θ,cθ)中参数在绝对损失下的经验 Bayes(EB)估计及其收敛速度. 相似文献
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本文在绝对损失下构造了双边截断型分布族参数的经验Bayes估计,并在合适的条件下证明了该估计的渐近最优性.最后,给出两个有关本文主要结果的例子. 相似文献
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Empirical Bayes estimation of the parameter vector θ=(β^1,σ^2)‘ in a multiple linear regression model Y=Xβ ε is considered, where β is the vector of regreasion coeffcient, ε-N(0,σ^2I) with σ^2 unknown. In this paper, we construct the EB estimators of θ by using the kernel estimation of multivariate density function and its partial derivatives, Uuder some momeut couditions on prior distribution we obtain their asymptotic optimality. 相似文献
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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, 相似文献
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指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计 总被引:2,自引:1,他引:2
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)。 相似文献
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本文在绝对值损失下,构造了单边截断型分布族参数的EB估计,并证明了在一组条件下,其Bayes风险的收敛速度为0((ln n/n)~(λγ/(2r+))·M_n),其中0<λ,γ≤1,M_n≤ln ln n(n充分大),M_n为一无穷大量。 相似文献
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在linex损失函数下,讨论边二维单边截断型分布族参数的经验Bayes(EB)估计问题,文中构造了参数的EB估计,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度。并说明在较强条件下收敛速度可充分接近1。 相似文献
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LINEX损失下Pareto分布族参数的经验Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在 L inex损失函数下 ,讨论 Pareto分布族参数的经验 Bayes(EB)估计问题 ,文中构造了参数的 EB估计 ,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度 .最后给出满足定理条件的例子 . 相似文献
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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. 相似文献
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在"nex损失函数下,讨论Pareto分布族参数的经验Bayes(EB)估计问题,文中构造了参数的EB估计,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度.最后给出满足定理条件的例子. 相似文献
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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. 相似文献
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刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度 总被引:8,自引:0,他引:8
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. 相似文献
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关于平方损失下的经验 Bayes 估计问题,文献中已有较多的结果.而对于绝对值损失,由于参数的 Bayes 估计不易用样本的边缘分布表达出来,从而难于构造经验 Bayes 估计.本文试图越过这一难点,讨论一类均匀分布,给出其参数的经验 Bayes 估计的渐近最优性.本文讨论写成下述形状的均匀分布族 相似文献
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指数族刻度参数EB估计的渐近最优性 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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