尺度参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

在共轭先验分布下,研究了尺度参数族参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计及其保守性质,并给出相应Bayes估计的合理性.     

Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,本文首次讨论了逆伽马分布尺度参数的Bayes估计及其可容许性,并对该分布的一个充分统计量的逆线性形式的容许性进行了分析,然后使用蒙特卡洛模拟阐明小样本情形下尺度参数的Bayes估计的精度一般优于其最大似然估计和Minimax估计,与一致最小方差无偏估计相当。     

复合Linex损失函数下Gamma分布的尺度参数的Bayes估计

在复合Linex对称损失函数下,当Gamma分布Γ（θ,α）的尺度参数θ（形状参数α已知）的先验分布π（θ）服从Gamma 分布Γ（λ,β）时,得到了尺度参数θ的唯一的Bayes估计δB.同时,对尺度参数θ的Bayes估计δB讨论了其可容许性.其结果是：当c=0,d＊＜d＜∞时,估计量δB是可容许估计.     

复合Rayleigh分布模型尺度参数的Bayes估计

基于完全样本讨论了复合Rayleigh分布尺度参数的估计问题。在平方误差损失、LINEX损失函数下导出了复合Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计。给出了Monte Carlo数值模拟例子,将得到的估计与最大似然估计进行比较。     

向量损失函数下2个尺度参数估计的线性容许性

在向量损失函数下，本文研究了含有尺度参数更一般线性模型中参数估计在线性估计类中的容许性，给出了估计可容许的充要条件。     

Mlinex损失函数下指数分布的尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,求出了指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计量,并对Bayes估计δB的容许性和形如d[c+T(x)]的估计量的容许性进行讨论。其主要结果是:在Mlinex损失函数下,指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计是 * ,而且可容许的;形如 * 时是可容许的。(注：*处为公式)
     

两个尺度参数估计的线性容许性

设Ｙ＝（ｙ１,ｙ２）′,ｙ１,ｙ２≥０;ＥＹ＝β＝（β１,β２）′,ＣｏｖＹ＝ｋｄｉａｇ（β２１,β２２）,β∈（Ｒ＋）２为参数,其中Ｒ＋＝（０,＋∞）,ｋ＞０为常数,我们估计β．估计类为Ｌ＝ＡＹ∶Ａ＝ａｂｃｄ为常数方阵,ａ,ｂ,ｃ,ｄ≥０｛｝．我们研究ＡＹ在Ｌ中的容许性,分别得到了二次损失函数、矩阵损失函数下,ＡＹ在Ｌ中是β的容许估计的充要条件和充分条件．     

Mlinex损失函数下指数分布尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,求出了指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计量,并对Bayes估计δB的容许性和形如d[c＋T（x）]的估计量的容许性进行讨论。其主要结果是：在Mlinex损失函数下,指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计是δB=[Г（α＋β）/Г（α＋β-c）]^1/c（λ＋∑i=1^mxi,而且可容许的;形如dEc＋T（z）]的估计量当C〉0,d’〈d〈∞以及当c〉0,d。一d时是可容许的。     

熵损失下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究Rayleigh分布的尺度参数倒数在不同先验分布下的Bayes估计并且讨论了其多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.     

一种加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

首先给出了在加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计的一般形式.然后在给出先验分布的条件下,给出了Bayes估计的精确形式.最后证明了此Bayes估计的可容许性.     

正态均值向量参数的估计

本文给出了控制最小二乘估计的James-Stein型改进估计量,刻划了正态模型Y～N(Xβ,σ~2V),V可以奇异,σ~2∈S(?)(0,+∞),0(?)(?)下的线性可容许估计的特征。     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

Stein损失函数下的保费估计

利用信度理论研究在Stein损失函数下的保费估计问题,分析了贝叶斯估计、信度估计、多层贝叶斯估计3种估计,并计算3种保费估计,比较其结果发现在Stein损失函数下:当样本数n趋于无穷大时,信度保费会收敛到风险保费,且多层贝叶斯估计比贝叶斯估计的稳健性更强.     

方差未知时一类加权损失函数下正态分布均值的改进估计

讨论了一类加权损失函数下方差未知时，通常估计的非容许性问题，给出了改进估计．所得结论较已有结果更为一般化．关键词     

SURE模型中参数估计的若干结果

综合报导有关ＳＵＲＥ模型中参数估计及其优良性的一些近期研究成果，主要包括回归系数β以及协方差矩阵Ｖ的各种估计和它们的优良性．     

方差分量模型中混合参数函数的估计(Ⅱ)

在方差分量模型中,本文考虑形c’β β’Bβ f’θ的参数函数的估计问题.得到无偏可估条件和局部最小方差无偏估计的表达式.     

高能核—核作用射弹粒子的局域平均自由程估计

本文利用Monte Carlo模拟的方法讨论了高能核—核作用中射弹粒子的局域平均自由程估计，结果表明局域平均自由程估计不随局域的变化而变化。     

正态分布均值的г－极小极大后验估计

讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的г－极小大后验估计，并指出当样本客量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的斯近性状．     

右删失数据下的限制平均寿命问题

在右删失数据下构造了“新”的随机变量,在删失变量分布已知的条件下,该变量的样本均值是限制平均寿命的方差有限的无偏估计; 在删失变量分布未知的条件下,利用该变量得到的样本均值是限制平均寿命的相合估计.数值模拟说明所提出方法的有效性和可行性.