基于收缩估计法的广义Pareto分布参数的估计

由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收缩估计.文末给出了Monte Carlo数值模拟试验和结论.     

熵损失下失效率的E-Bayes估计及其性质

失效率的多层Bayes估计需要用到复杂的积分,计算比较困难.本文提出了一种新的估计方法——E-Bayes估计法.它是在Bayes估计的基础上,先给出超参数的先验分布,进而对失效率进行估计.文章分别给出了在特定超参数先验分布的条件下,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的计算公式.结果表明,失效率的E-Bayes估计避免了多层Bayes估计复杂的积分计算,形式上更加简洁,便于计算.并通过实例证明,对于同一组实验数据,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的数值计算结果十分接近.这说明,失效率的E-Bayes估计不仅具有多层Bayes估计的稳健性,而且具有多层Bayes估计的精确性,从而表明本文提出的失效率的E-Bayes估计法是可行的,且相比于失效率的多层Bayes估计更加简洁,更便于应用.     

Mlinex损失函数下Lomax分布的几种Bayes估计

本文针对两参数Lomax分布Bayes估计问题进行了研究.主要运用Bayes定理和减函数,得到了在Mlinex损失函数下,两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的多层Bayes估计和E-Bayes估计,并对几种Bayes估计的结果进行了比较.从定理结果来看,Bayes估计在应用上更为方便.     

对称损失下二项分布参数的Bayes估计问题

在对称损失函数下,利用共轭先验分布讨论二项分布参数P的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计,并证明该参数的Bayes估计是可容许的.最后给出关于Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计的数值模拟,并比较了三者之间的优良性.     

熵损失下失效率的E-Bayes估计及其性质

失效率的多层Bayes估计需要用到复杂的积分,计算比较困难。本文提出了一种新的估计方法——E-Bayes估计法。它是在Bayes估计的基础上,先给出超参数的先验分布,进而对失效率进行估计。文章分别给出了在特定超参数先验分布的条件下,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的计算公式。结果表明,失效率的E-Bayes估计避免了多层Bayes估计复杂的积分计算,形式上更加简洁,便于计算。并通过实例证明,对于同一组实验数据,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的数值计算结果十分接近。这说明,失效率的E-Bayes估计不仅具有多层Bayes估计的稳健性,而且具有多层Bayes估计的精确性,从而表明本文提出的失效率的E-Bayes估计法是可行的,且相比于失效率的多层Bayes估计更加简洁,更便于应用。     

Linex损失下二项分布参数的Bayes估计

在Linex损失函数下讨论了二项分布参数的Bayes估计,当先验分布取Beta分布和幂分布时分别给出了参数的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计的精确形式,并证明了Bayes估计的可容许性.     

复合LINEX对称损失下Poisson分布参数的Bayes估计和E-Bayes估计

在复合LINEX对称损失函数下,给出Poisson分布参数λ的Bayes估计及E-Bayes估计,并通过数值模拟验证Bayes估计及E-Bayes估计的合理性及优越性.     

复合Mlinex对称损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数基础上定义了复合Mlinex对称损失函数;在复合Mlinex对称损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计、E-Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了其容许性;最后通过MATLAB模拟检验了参数的3种Bayes估计的合理性和优良性。     

加权平衡损失函数下逆伽马分布的Bayes估计

在逆伽马分布尺度参数的先验分布为其共轭先验分布伽马分布Γ(a,b)时,给出了其在加权平衡损失函数下的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计.最后通过数值模拟,说明了此3种估计具有较高的稳健性和精确性,其中多层Bayes估计的稳健性最好,E-Bayes估计的精确性最好.     

熵损失下负二项分布可靠度的E—Bayes估计

对负二项分布,给出可靠度在熵损失函数下的Bayes估计,在此基础上给出当先验分布为幂分布时,可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并设计了相应的数值实验,实验结果表明负二项分布可靠度的E-Bayes估计较多层Bayes估计稳健性更好,计算更简单,便于实际应用.     

负二项分布可靠度的E-Bayes估计

对负二项分布,给出在熵损失函数下当可靠度的先验分布为Beta分布和幂分布时可靠度的Bayes估计、E-Bayes估计及多层Bayes估计,并针对先验分布为幂分布的情形设计了相应的数值实验.实验结果表明,相对于负二项分布可靠度的多层Bayes估计,其E-Bayes估计的计算更简单,且稳健性也更好.     

复合Linex对称损失下Rayleigh分布参数倒数的两种Bayes估计

在复合Linex对称损失函数下,研究了Rayleigh分布位置参数已知的情况下,对尺度参数的倒数的Bayes估计和E-Bayes估计,随机模拟证明了其科学性.     

基于删失数据的广义Pareto分布的Bayes分析

研究对于删失数据的广义Pareto分布的Bayes分析。在几种损失函数下,给出了未知参数的Bayes估计,并给出了一种算法。     

Pareto分布参数的Bayes估计

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。     

Pareto分布形状参数的估计及其不变性

在Bayes理论框架下,用加权p,q对称熵损失函数研究了Pareto分布形状参数在刻度参数已知的情况下的Bayes估计的形式和性质,讨论了形状参数的Bayes估计的可容许性,最后证明了形状参数的Bayes估计和可容许估计具有不变性.     

定时截尾数据Pareto分布参数的Bayes估计

研究定时截尾数据情形下Pareto分布参数θ的Bayes估计和可容许性.给出熵损失函数的定义,取损失函数为熵损失函数,通过计算求出定时截尾情形下的熵损失函数,从而给出了Pareto分布参数θ的Bayes估计的一般形式;在给出先验分布为Gamma分布的条件下,计算出参数θ的后验密度,进而得出了参数θ的Bayes估计的精确形式,证明了所得到的参数θ的Bayes估计的可容许性.     

复合Mlinex损失函数下对数Weibull分布参数的Bayes估计

基于复合Mlinex损失函数,研究了对数Weibull分布的参数在先验分布为伽玛分布下的Bayes估计,E-Bayes估计和多层Bayes估计。并且用数值模拟的方法进行验证,结果表明3种估计方法的稳健性好。     

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.     

基于记录值的GE分布参数的Bayes和经验Bayes估计

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题.首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计.最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes 估计较传统的最大似然估计好.     

熵损失下的Pasreto分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失下Pareto分布的参数的Bayes估计及多层Bayes估计,给出了参数的置信下限和容许性估计的一般形式,最后证明了极大似然估计是不容许的.