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.     

序约束下两个几何总体参数的Bayes估计

在平方损失函数和熵损失函数下,分别讨论了序约束下对任何先验分布的两个几何总体参数的Bayes估计,给出了序约束下不同先验分布的两个几何总体的Bayes估计.     

基于历史样本几何分布可靠度的经验Bayes估计

在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,分别在平方损失函数和熵损失函数的情况下,给出了可靠度的经验Bayes估计,并且证明了θ的Bayes解的唯一性.最后,通过实例验证了几类估计的优良性.     

序约束下两个Burr分布总体参数的Bayes估计

分别在熵损失和对称熵损失函数下,讨论了序约束下对任何先验分布的两个Burr分布总体参数的Bayes估计。进而给出了序约束下不同先验分布的两个Burr分布总体参数的Bayes估计。     

熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计

【目的】研究熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计并对它的可容许性进行验证。【方法】以幂函数分布及瑞利分布为基础，以熵损失函数为主要的损失函数通过参数估计的方法和性质进行证明和研究。【结果】证明得到任意分布在熵损失函数下参数的Bayes估计、先验分布为伽马分布熵损失函数下两个分布参数的Bayes估计，得到参数可容许性。【结论】得到参数的Bayes估计，同时得到两个分布的参数在熵损失函数下的Bayes估计是可容许的。     

熵损失函数下Burr分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失函数下Burr分布的参数在不同先验分布下的Bayes估计,并且讨论了其多层Bayes估计,给出了容许性估计的一般形式.     

非对称损失函数下逆指数分布参数的Bayes估计

针对逆指数分布的估计问题,在参数的先验分布为无信息Quasi先验分布下,得到了平方误差、LINEX损失和熵损失函数下参数的Bayes估计。最后,通过各估计在平方误差损失函数下的风险函数的比较给出本文的结论。     

Q对称熵损失下几何分布的参数估计

研究几何分布的先验分布为幂分布时,在对称熵损失函数下给出了其可靠度的多层Bayes估计,并根据实际数据说明了该估计是稳健的。     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。     

序约束下一类指数分布族参数的Bayes估计

在平方损失和熵损失函数下,分别讨论序约束下先验分布选取杰佛莱准则时两个单参数指数分布族总体参数的Bayes估计,进而给出了序约束下不同损失函数时的两个单参数指数分布族总体参数精确的Bayes估计形式,并证明了该估计的容许性。     

定数截尾下Lomax分布失效率和可靠度的贝叶斯估计

由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数. 当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.     

不同先验分布下几何分布参数的E-Bayes估计

研究几何分布可靠度的先验分布分别为β分布和幂分布时,在熵损失函数下给出了可靠度的EB估计,并结合实际数据比较了两种先验分布下估计值的精度.     

加权平衡熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计

首先, 基于平衡损失函数的形式, 给出一个加权平衡熵损失函数, 并将其应用到Poisson分布中, 得到了该损失函数下参数的Bayes估计. 其次, 在先验分布为Gamma分布的条件下, 给出估计量的显式表达式, 证明估计量的相合性, 并利用QQ图的方法检验估计量的渐近正态性.     

Q-对称熵损失函数下的Poisson分布及二项分布的参数估计

在Q-对称熵损失函数下,讨论Poisson分布、二项分布和几何分布参数的Bayes估计,给出了更具一般性的结果。并且讨论该结果的可容许性和不可容许性。     

Q-对称熵损失函数下几何分布参数估计

在Q-对称熵损失函数下,讨论Poisson分布、二项分布和几何分布参数的Bayes估计,给出了更具一般性的结果。并且讨论该结果的可容许性和不可容许性。     

加权平衡熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计

首先, 基于平衡损失函数的形式, 给出一个加权平衡熵损失函数, 并将其应用到Poisson分布中, 得到了该损失函数下参数的Bayes估计. 其次, 在先验分布为Gamma分布的条件下, 给出估计量的显式表达式, 证明估计量的相合性, 并利用QQ图的方法检验估计量的渐近正态性.