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1.
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q对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引次数：8
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杜宇静 赖民《吉林大学学报(理学版)》,2005年第43卷第1期
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提出对称熵损失函数的一般形式(λ/δ)q+(δ/λ)q-2(q>0),即q对称熵损失.讨论指数分布的尺度参数在此损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和最小最大估计,给出了更具一般性的结论,并研究了(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.
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2.
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Pareto分布形状参数的估计及其不变性
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徐宝 姜玉秋 滕飞 姜泽《吉林师范大学学报(自然科学版)》,2012年第1期
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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.
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3.
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对称熵损失函数下两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计
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王琪《重庆工商大学学报(自然科学版)》,2012年第29卷第2期
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在对称熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并给出了一类逆线性形式(cT+d)-1估计的可容许性和不可容许性的条件.
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4.
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对称熵损失下指数分布的参数估计 被引次数：17
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孔令军 陈岩波《吉林大学自然科学学报》,1998年第2期
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研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Ｂａｙｅｓ估计，并讨论了（ｃＴ＋ｄ）＾－１形式估计的可容话性与不可容许性。
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5.
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对称熵损失下指数分布的参数估计
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孔令军 宋立新 陈岩波《吉林大学学报(理学版)》,1998年第2期
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研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Bayes估计，并讨论（cT＋d）－1形式估计的可容许性与不可容许性．
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6.
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熵损失函数下一类广义分布族参数估计的容许性
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任海平《西北师范大学学报(自然科学版)》,2010年第6期
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在熵损失函数下,研究了一类分布族参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.
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7.
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基于对称熵损失和记录值的一类分布族参数的估计
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王琪 李玮《甘肃联合大学学报(自然科学版)》,2011年第25卷第4期
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在对称熵损失函数下,基于记录值样本,得到了一类分布族参数的Bayes估计和经验Bayes估计,并讨论了一类逆线性(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.
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8.
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Pareto分布参数的Bayes估计 被引次数：1
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李艳颖《四川理工学院学报(自然科学版)》,2010年第23卷第3期
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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。
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9.
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对称损失下一类刻度分布族参数的估计 被引次数：2
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徐宝 王德辉 付志慧《吉林大学学报(理学版)》,2008年第46卷第4期
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q对称熵损失函数L(θ,δ)=θq/δq+δq/θq-2(0-νe-T(x)/θ参数θ的估计, 得到了θ的最小风险同变(MRE)估计及Bayes估计的一般与精确形式, 并讨论了θ的形如cT(X)+d的一类线性估计的可容许性和不可容许性以及θ的MRE估计的最小最大性.
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10.
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基于熵损失函数和定数截尾情形下一类分布族参数的估计
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任海平《山西大学学报(自然科学版)》,2011年第34卷第2期
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基于定数截尾和熵损失函数,得到了一类分布族参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.
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11.
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熵损失函数下广义指数分布的可靠性估计
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鄢伟安 师义民 孙天宇 王亮《系统工程理论与实践》,2011年第31卷第9期
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在广义指数分布场合下, 讨论了其参数、可靠性指标的估计及性质. 基于熵损失函数, 在共轭先验分布下, 通过对分布函数进行变换, 获得了该分布参数、可靠性指标的 UMVUE、最小风险同变估计、Bayes 估计和经验 Bayes 估计, 并证明了形如 [cT(x) + d]-1 的一类估计的容许性. 最后运用 Monte-Carlo 方法对各种估计的 MSE 进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度较高.
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12.
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定时截尾数据Pareto分布参数的Bayes估计 被引次数：1
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王晓红 宋立新《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》,2013年第2期
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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.
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13.
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对称熵损失函数下一类分布族参数的Bayes估计
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王琪 阳连武《科学技术与工程》,2011年第22期
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在对称熵损失函数下,研究一类分布族参数的Bayes估计问题,并讨论了一类逆线性形式估计的可容许性和不可容许性。
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14.
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p,q-对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引次数：1
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杜宇静 孙晓祥 尹江艳《吉林大学学报(理学版)》,2007年第45卷第5期
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用参数估计方法, 研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、 Bayes估计和Minimax估计, 并讨论了具有［cT+d］-1形式的估计量当0≤c*, d>0; c=c*, d>0时是可容许的, 当c<0或d<0; 0*且d=0; c>c*且d>0时是不可容许的.
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15.
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对称损失下一类指数分布族的Bayes估计
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张硕《湖州师专学报》,2011年第1期
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在对称损失函数下,研究了一类指数分布族尺度参数的估计,并研究了它的的可容许性.得到了尺度参数的Bayes估计的一般形式,在共轭先验分布下得到了尺度参数的Bayes估计的精确形式.在此基础上,讨论了一类形式如cT＋d估计量的可容许性和不可容许性. 更多还原
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16.
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Q-对称熵损失函数下的Poisson分布及二项分布的参数估计
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邢蕾 董小刚 赵鹏飞《吉林工学院学报》,2009年第30卷第2期
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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。
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17.
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Q-对称熵损失函数下几何分布参数估计
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邢蕾 赵鹏飞《吉林工学院学报》,2008年第29卷第6期
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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。
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Linex损失函数下正态总体位置参数的估计 被引次数：1
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方爱秋 朱宁 李兵 段复建《河南师范大学学报(自然科学版)》,2008年第36卷第5期
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首先研究正态分布位置参数在Linex损失函数L(μ,)δ=ea(μ-δ)-a(μ-δ)-1下的最小风险同变估计及其Bayes估计,并给出在该损失函数下位置参数最小风险平移同变估计的精确表达式和Bayes估计的可容许性证明,最后讨论形如cT(x)+d的可容许性.
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19.
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复合LINEX对称损失下广义Pareto分布形状参数θ的Bayes估计
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岑泰林 韦程东 张晓东 王亚楠《广西师范学院学报(自然科学版)》,2018年第3期
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广义Pareto分布已被应用在社会学、保险精算学等众多领域,有着非常重要的实际应用价值.该文主要研究了复合LINEX对称损失函数下尺度参数已知,先验分布为伽马分布时,广义Pareto分布形状参数的Bayes估计和E-Bayes估计,给出了二者的精确表达式.最后对参数的Bayes估计和E-Bayes估计进行了数值模拟检验,检验结果说明了估计的合理性.
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20.
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Q对称熵损失下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计
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王秋平《佳木斯大学学报》,2015年第2期
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利用Bayes估计的方法对Lmoax分布的形状参数在Q对称熵损失函数下进行估计,并给出了其多层Bayes估计的形式.
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