负相伴样本指数分布参数的经验Bayes检验

讨论了负相伴样本情形指数分布中寿命参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0 H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,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.     

均匀分布族U（θ,cθ）中的经验Bayes检验

考虑均匀分布族U(θ,cθ),f(x|θ)=((c—1)θ)~(-1)I_((θ.cθ))(x),x,θ∈(0,∞),c>1中检验问题H_0:θ≤θ_0(?)H_1:θ>θ_0的经验Bayes检验。本文证得了经验Bayes检验的收敛速度。     

一类特殊的指数分布族参数的经验Bayes检验:NA样本

在线性损失函数下,对NA样本下一类指数分布族参数θ的经验Bayes单侧检验问题进行了研究.通过构造参数的经验Bayes单侧检验函数,获得了它的渐近最优(a.o)性,在适当条件下得出了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可以任意接近O(n-1/2).     

NA样本下艾拉姆咖分布参数的经验Bayes检验

【目的】研究NA样本下艾拉姆咖分布参数的经验Bayes检验问题。【方法】在同分布负相协(NA)随机列{X1,X2,…,Xn}下,利用概率密度函数的变窗核估计方法,讨论了艾拉姆咖分布参数θ的经验Bayes检验问题。【结果】首先得到了经验Bayes检验函数δn(x),然后证明了δn(x)的渐近最优性。【结论】在适当的条件下,利用相关引理和不等式,可获得参数θ的经验Bayes检验函数δn(x)的收敛速度为Ο(n~(-1/2))。     

NA 样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,θ0 )=k1 (θ-θ0 )2I(θ＜θ0 ) [k1 (θ- θ0 )2 k2 (θ- θ0 )] I(θ≥θ0 ),ki≥0,i = 1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性. 并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.     

NA样本下Modified Weibull模型参数的经验Bayes检验

在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Modified Weibull分布刻度参数的经验Bayes单侧检验问题。利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优性。在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近Ο(n-1/2)。     

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~*).     

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.     

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.     

Rayleigh分布参数的经验Bayes检验:NA样本情形

目的研究负相依样本情形下Rayleigh分布参数的经验Bayes检验问题。方法利用概率密度函数核估计方法获得密度函数及其导数的非参数估计。结果获得了经验Bayes检验函数,证明了检验函数的渐近最优性,得到其收敛速度。结论利用单调经验Bayes方法证明该检验函数可以达到最优。