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一类理想二次损失函数下多参数统计模型的风险估计
引用本文:肖筱南.一类理想二次损失函数下多参数统计模型的风险估计[J].西安石油大学学报(自然科学版),2003,18(3):86-88.
作者姓名:肖筱南
作者单位:西安石油学院,理学院,陕西,西安,710065
基金项目:陕西省自然科学基金资助项目 (2 0 0 1C5 4 )
摘    要:Bunke曾讨论了一类多参数控制的线性模型在带正定“加权”矩阵的二次损失函数下 ,最佳线性无偏估计量的极小极大性 .然而 ,对于相应风险中具有大估计误差的不合理加权 ,上述损失函数已不适用 .为此 ,提出了一类更为理想的二次损失函数 ,并在此损失函数下 ,对相关风险进行了极小极大估计与比较 .结果表明 ,所提出的二次损失函数是合理的、适用的

关 键 词:二次损失函数  多参数统计模型  风险估计  极小极大性  先验概率密度  后验风险
文章编号:1001-5361(2003)03-0086-03
修稿时间:2002年9月23日

Risk estimation of multi-parameter statistical model of an ideal quadratic loss function
XIAO Xiao-nan.Risk estimation of multi-parameter statistical model of an ideal quadratic loss function[J].Journal of Xian Shiyou University,2003,18(3):86-88.
Authors:XIAO Xiao-nan
Abstract:The minimax of the best linear unbiased estimator of a multi-parameter control statistical model, which has the positive definite "weighting" matrix of quadratic loss function, is discussed. But to the unjustifiable weighting that has great estimation errors on the corresponding risk, this quadratic loss function is not applicable. So in this paper, a more ideal quadratic loss function is put forward, from which the minimax estimators and comparisons of relative risk are made. The discussion shows that the quadratic loss function in this paper is rational and applicable.
Keywords:quadratic loss function  multi-parameter statistical model  risk estimation  minimax property  priori probability density  posteriori risk  
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