一类均匀分布在绝对值损失下的渐近最优经验Bayes估计

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     

Swarte的引理5.4的证明及推广

D. Crystal, H. Greenberg, A. Kolem, W. Morris, A. Raian, R. Rardin和 M. Trick指出:从我们对Swart的文章的研究,确信变量公式是正确的,但Swart对关键性引理5.4的证明是错误的。在这里,我们给出引理5.4的一个严格证明,证明引理是完全正确的,并进一步推广引理5.4的结果。 Swart引理5.4;给定了一个n×n双随机矩阵D,它的所有元素是非负整数,并且每一行和与列和都是正整数K,则D能分解成置换矩阵的线性组合。推论:给定一个n×n双随机矩阵D,它的所有元素是非负整数,并且每一行和与列和都正实数K,则D能分解成置换矩阵的线性组合。     

种公牛站生产管理信息系统应用初探

系统采用B/S结构，利用C#语言进行开发，用Windows 2003 Server作为系统运行环境，SQL Server 2000提供存储服务数据库，将种公牛站公牛饲养管理、冻精生产、储存、销售等信息纳入系统，实现种公牛站资料信息化动态管理，以不同的接入方式访问和操作信息系统。