Pareto分布形状参数的估计及其不变性

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.     

Pareto分布形状参数的简单贝叶斯估计

针对Pareto分布,在尺度参数已知、先验信息为某一固定时刻分布函数及其标准差的估计值的情况下,参考Kaminskiy等提出的简单贝叶斯估计过程,借助缺一交叉验证法以及核密度估计法,研究了形状参数的简单贝叶斯估计.基于上述先验信息,在估计过程中构造了Pareto分布形状参数的先验与后验概率密度、先验与后验点估计,并给出了在给定任意时刻分布函数及其标准差的先验与后验估计.最后通过一个数值例子说明了这种估计方法,并对灵敏度进行了定量分析.     

Pareto分布参数的Bayes估计

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。     

Pareto分布中尺度参数的区间估计

研究了枢轴量法、极大似然估计的渐近正态性法和轮廓似然函数法,求解了Pareto分布中尺度参数的置信区间.通过生成随机数进行数值模拟分析,得出区间估计和区间长度,对这几种区间估计方法进行了比较.     

Pareto分布形状参数的经验Bayes检验问题

讨论独立同分布样本情形Pareto分布形状参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的递归核估计构造了参数的经验Bayes检验函数.在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度.最后给出了一个满足文中主要结果的例子.     

MERSS下Pareto分布刻度参数的估计

研究了动态极值排序集抽样(MERSS)下帕累托(Pareto)分布里刻度参数（a,c)的极大似然估计(MLE)和Fisher信息量.证明了MERSS下c参数MLE的存在性和唯一性,MERSS下c携带的Fisher信息量大于简单随机抽样(SRS)下携带的Fisher信息量.     

复合LINEX对称损失下广义Pareto分布形状参数θ的Bayes估计

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.     

Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.     

随机截尾下Lomax分布中形状参数的估计

首先在随机截尾样本下给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;其次取伽玛分布作为共轭先验分布,在不同的损失函数下给出了形状参数的贝叶斯估计,最后通过实例给出了一个随机样本下形状参数θ的点估计和区间估计.     

基于收缩估计法的广义Pareto分布参数的估计

由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收缩估计.文末给出了Monte Carlo数值模拟试验和结论.     

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.     

刻度平方误差损失下Pareto分布参数的Bayes估计

讨论了给定容量n的一个Pareto样本X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计,证明了这一估计是可容许的,并给出了Bayes的置信下限.     

二参数Weibull分布形状参数β的渐近置信估计

通过对Weibull分布作变换,将对Weibull分布形状参数β的研究转化为对极值分布尺度参数σ的研究,利用极值分布的样本均值和样本方差,构造极值分布尺度参数σ的渐近正态估计量,进而得到Weibull分布形状参数β的渐近置信区间估计.     

定数截尾试验下Pareto分布参数的条件Γ-minimax估计

在定数截尾试验下,假设Pareto分布尺度参数α为已知,当形状参数θ的先验分布在分布族Γ₁和Γ₂上变化时,研究了在对称熵损失函数下,Pareto分布形状参数θ的稳健Bayes估计——条件Γ-minimax估计问题。并利用Monte-Carlo方法进行了模拟,结果表明,条件Γ-minimax估计具有较好的后验稳健性。     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。     

Linex损失下Pareto分布参数的EB估计：PA样本情形

在Linex损失下,讨论了Pareto分布参数的经验Bayes（EB）估计.利用同分布PA样本下概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes估计,建立了所提出经验Bayes估计的收敛速度.在一定的条件下该收敛速度可以任意接近于1.     

复合MLINEX对称损失下Pareto分布参数的稳健Bayes估计

基于定数截尾模型,研究了一种特殊的复合MLINEX对称损失函数下,Pareto分布形状参数的稳健Bayes估计—PRGM (Posterior regret gamma minimax)估计.并利用Monte Carlo方法对PRGM估计和极大似然估计进行了比较,结果表明PRGM估计要优于极大似然估计,且具有较好的后验...     

RSS下Pareto分布中刻度参数的Fisher信息量

研究了排序集抽样(RSS)下Pareto分布中刻度参数的Fisher信息量.为了突出RSS的优越性,将这个Fisher信息量与简单随机抽样(SRS)下刻度参数的Fisher信息量进行数值比较.数值结果表明,RSS下刻度参数的Fisher信息量多于SRS下的Fisher信息量.