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1.
导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.  相似文献   
2.
对平衡的单向分类方差分析(ANOVA)模型导出了效应参数向量可估函数的线性Bayes无偏估计(LBUE),并在均方误差矩阵(MSEM)准则、predictive Pitman closeness(PRPC)准则和posterior Pitman closeness(PPC)准则下分别讨论了它相对于最小二乘估计(LSE)的优良性.  相似文献   
3.
非参数回归函数的核估计近年来已有了一些研究。Devroye在1981年文章中研究了其p阶逐点平均收敛性,本文进一步讨论这种收敛的速度。证明了在适当条件下有E|m_n(x)-m(x)|~p=O(n~(-p/(2 d))。其中p≥2,m_n(x)为回归函数m(x)的核估计,d是随机变量X的维数。  相似文献   
4.
研究了指数分布定数截尾情形下失效率函数的经验Bayes(empirical Bayes,EB)双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了EB检验函数,证明了它的渐近最优性,并获得了其收敛速度.最后,给出了一个满足定理条件的例子.  相似文献   
5.
刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计   总被引:3,自引:0,他引:3  
对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes估计,证明了该估计是渐近最优的。  相似文献   
6.
在错误指定的回归模型和线性约束条件下,于PC准则下,比较了回归系数的有约束的最小二乘估计(RLSE)相对于通常的最小二乘估计(LSE)的优良性.也对预测情形类似的问题进行了讨论.  相似文献   
7.
错误指定模型中回归系数混合估计的小样本性质   总被引:6,自引:3,他引:3  
在均方误差矩阵(MSEM)准则和PitmanClosenes(PC)准则下,本文比较了错误指定的线性回归模型中回归系数的混合估计相对于最小二乘估计的优良性  相似文献   
8.
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.  相似文献   
9.
刻度指数族参数的经验Bayes检验问题   总被引:6,自引:0,他引:6  
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.  相似文献   
10.
近年来,渐近最优(α,0)经验Bayes(E,B)估计引起一些作者的兴趣.对分布族为离散指数族和连续指数族的情形R.S.Singh,P.E.Lin,陈希孺,赵林城等人作了不少研究.R.J.Fox,则对某些截断型分布族如均匀分布族U(θ,θ 1)构造了参数θ的α.0 EB估计,但没有讨论任何收敛速度.我们最近将Fox 的工作推广到均匀分布族U(θ,(?)θ b),其  相似文献   
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