威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在"线性损失"下,文章研究了威布尔分布族刻度参数经验Bayes(EB)检验问题,并利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验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。     

两两NQD序列下威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在“线性损失”下,基于两两NQD样本序列情形研究了威布尔分布族刻度参数经验 Bayes（EB）检验问题,首先利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验 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.     

PA样本下刻度指数族参数的EB检验

目的 研究PA样本情形下刻度指数族参数的经验Bayes检验问题.方法 对密度函数及其导函数采用核估计的方法构造EB检验函数.结果 在加权线性损失下,给出PA样本情形参数EB检验函数渐近最优性及其收敛速度.结论 在适当条件下,所构造的EB检验函数的收敛速度可与iid样本及NA样本一样,任意地接近D(n-1/2).     

两两NQD序列下Kumaraswamy分布的经验Bayes检验问题

研究了同分布两两NQD样本下Kumaraswamy分布的经验Bayes(EB)单侧检验问题.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.     

刻度指数族参数的经验Bayes双边检验问题——加权损失函数情形

在加权损失函数下讨论了刻度指数族中参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数及其导数的核估计方法构造了EB检验函数并证明了其渐近最优性,获得了其收敛速度.最后,给出了一个符合定理条件的例子.     

Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes检验收敛速度

在"线性损失"下,研究了Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用独立同分布样本下密度函数的递归核估计和经验Bayes检验函数的单调性,重新构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度的阶为O(n~(-λ(s-2.5)/s-1))(s≥3,s∈N~*).     

刻度指数族参数的经验Bayes检验问题

论文在加权“线性损失”下讨论刻度指数族中参数的经验Bayes(EB)检验问题．利用概率密度函数及其导数的核估计方法构造了EB检验函数，并证明它的渐近最优性，获得其收敛速度．最后，给出两个应用．     

双指数分布位置参数的经验Bayes双边检验问题

讨论了双指数分布位置参数的经验Bayes（EB）双边检验问题.利用核估计的方法构造了EB检验函数,在适当条件下证明了EB检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度.     

两两 NQD 序列下非指数分布族参数的经验 Bayes 检验

讨论两两NQD序列下非指数分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.最后举出一个满足定理条件的例子.     

Pareto分布形状参数的经验Bayes检验问题

讨论独立同分布样本情形Pareto分布形状参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的递归核估计构造了参数的经验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.