方差未知时一类加权损失函数下正态分布均值的改进估计

讨论了一类加权损失函数下方差未知时，通常估计的非容许性问题，给出了改进估计，所得结论较已有结果更为一般化。     

加权平方损失下一类指数分布族刻度参数的估计

对一类刻度指数分布族c(x,n)θ~(-y)e~[-T(x)/θ],利用加权平方损失函数L(θ,δ=(δ/θ-1)~2研究了刻度参数θ的最小风险同变估计.经由Bayes估计给出了最小风险同变估计的精确形式,并讨论了它的最小最大性,最后应用积分变换定理证明了θ的Bayes估计具有不变性.     

熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在熵损失函数下,巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并且给出Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。     

LINEX损失函数下正态均值的估计问题

考虑了在ＬＩＮＥＸ损失函数下正态分布均值的估计问题，在线性估计类ｃＸ＋ｄ中得到了它的容许估计，并对非容许估计得到了一致改进估计，将相应的结果应用于线性回归模型的系数估计之中。     

熵损失下Poisson分布参数倒数的估计

研究在熵损失函数下,Ｐｏｉｓｓｏｎ分布参数倒数的估计,得出在熵损失下,「ｃＴ（Ｘ）＋ｄ」＾－１形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件。     

平衡损失函数下负二项分布的 Bayes 估计

针对负二项分布的参数采用Bayes方法进行估计.首先,讨论了平方损失函数下负二项分布参数的估计问题,尤其是建立了新的平衡损失函数,获得了负二项分布参数的无偏估计.其次,讨论了负二项分布与Poisson分布之间的关系.最后给出了熵损失函数下负二项分布参数的估计.     

Dirichlet L-函数加权均值的推广

本文利用Gauss和的定义及其解析方法给出Dirichlet L-函数的加权均值分布问题的一个推广,得到一个有趣的加权均值分布公式．     

一种对称损失下Poisson分布参数倒数的Bayes估计

本文对给定容量为n的一个Poisson样本X1，X2，…，Xn，在对称损失函数下，研究了Poisson分布参数倒数的Bayes估计，并证明了这一估计是可容许的．     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX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,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

MA模型阶数在平方损失函数下的贝叶斯估计

从贝叶斯原理出发在假定滑动平均模型阶数q有已知上界,并为离散随机变量,且具有先验分布函数的条件下,讨论了在平方损失下MA模型阶数的贝叶斯估计记为点．     

关于L-函数的四次加权均值公式

本文利用特征和估计，L-函数的均值及其解析方法研究了L-函数的四次加权均值，得到一个加权均值分布的渐近公式.     

熵损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的．     

一类先验参数分布族的Γ-容许估计

对部分先验信息Γ分布族进行研究,得到了一类先验分布族Γ在平方损失下分布参数为Γ?容许估计的充分条件,并将此方法推广到限制空间中该类先验分布族Γ的情形.     

熵损失函数下度参数估计的不变性和本质完全类

讨论在熵损失函数下,刻度参数可容许估计的不变性及Ｂａｙｅｓ估计的不变性,证明在熵损失函数下,刻度参数所有依赖于充分统计量Ｔ的非随机化判决构成一个本质完全类。     

平方损失下逆威布尔分布参数的Bayes估计

在平方损失下,讨论逆威布尔（IW）分布参数的Bayes估计,并证明所给出的参数Bayes估计是可容许的．