刻度参数同变估计类L_1中估计的ε稳定性

采用统计判决中的最优准则方法,讨论了在平方损失函数下与刻度参数的最小风险同变估计Tn有关的一般同变估计类L1=Tn1+∑n-1i=1ciXiXn中估计的ε稳定性问题,给出了此估计类中估计的ε稳定性条件,并用该方法讨论了Γ分布族刻度参数λ估计的ε稳定性.     

刻度参数同变估计类(ξ)1中估计的ε稳定性

采用统计判决中的最优准则方法,讨论了在平方损失函数下与刻度参数的最小风险同变估计Tn有关的一般同变估计类(ξ)L1=Tn1+∑n-1i=1ci(Xi)/(Xn)中估计的ε稳定性问题,给出了此估计类中估计的ε稳定性条件,并用该方法讨论了Γ分布族刻度参数λ估计的ε稳定性.     

一类刻度参数指数分布族参数的最小风险同变估计

对Parsian（1996）与Jozani（2002）所研究的一类刻度参数指数分布族c（x,n）θ^-ν e^-T（x）^/θ,利用文献[1]提出的p,q对称熵损失函数L（θ,δ）=θ^p/δ^p＋δ^q/θ^q-2（p,q〉0）,用参数估计方法,研究了刻度参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计,并得到了它们的一般形式与精确形式,最后应用积分变换定理证明了Parsian（1996）未曾讨论的问题,即θ的最小风险同变估计具有最小最大性.     

第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性

利用多元正态分布和gamma分布定义了另一种形式的多元t分布,称为第二类多元t分布,并研究了第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性问题．     

Linex损失函数下正态总体位置参数的估计

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.     

刻度平方误差损失下Poisson分布参数的Bayes估计

研究对给定容量为n的一个Poisson分布X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下,Poisson分布参数的Bayes估计及可容许性,给出参数多层Bayes估计的表达式.     

刻度平方误差损失下二项分布参数的Bayes估计问题

对给定容量为n的二项分布样本X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下,利用共轭先验分布讨论二项分布参数θ的Bayes估计,得到了该参数的Bayes估计可容许性的一个充要条件,并给出多层Bayes估计的表达式.     

非对称损失函数下逆指数分布参数的Bayes估计

针对逆指数分布的估计问题,在参数的先验分布为无信息Quasi先验分布下,得到了平方误差、LINEX损失和熵损失函数下参数的Bayes估计。最后,通过各估计在平方误差损失函数下的风险函数的比较给出本文的结论。     

一类刻度指数分布族参数的Bayes估计

在刻度平方损失函数下,研究了一类刻度指数分布族参数的估计,得到了刻度参数的Bayes估计的一般形式,并研究了它的可容许性,最后在两种给定先验分布下得到了刻度参数的正常Bayes估计和广义Bayes估计的精确形式.在此基础上可以对刻度参数进行进一步的统计推断.     

刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

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。     

一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计

对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-v e-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp +δq/qθq -2(p,q＞O,q＜v),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷...     

某类均匀分布参数最优同变估计的相合性

本文讨论了均匀分布族{R(0,θ),θ＞0}中参数θ的最优同变估计的几种相合性,并证明了经过修正的~θ的相合性及~θ是θ的UMVUE.     

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.     

q对称熵损失函数下正态总体刻度参数的估计

用参数估计的方法, 研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、 Bayes估计和Minimax估计, 并讨论了 ［cT+d］^1/2形式的估计量当0≤c*, d>0; c=c^*, d≥0时是可容许的, 当0*, d=0; c>c^*, d>0时是不可容许的.     

对称损失下一类刻度分布族参数的估计

q对称熵损失函数L(θ,δ)=θ_q/δ_q+δ_q/θ_q-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.     

PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的EB估计

本文在PA样本下研究刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计,在刻度平方误差损失函数下导出参数的Bayes估计,利用核估计的方法构造了参数的EB估计,并且证明这种估计的渐近最优性,最后给出一个例子.     

对称熵损失下工序能力指数C_p的估计

研究工序能力指数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）和Bayes估计,给出MRE估计的精确形式,并对置信度为1-α的区问估计给出临界值,同时,证明Bayes估计是可容许的．     

位置参数的同时估计

在平方损失下，考虑ｐ（ｐ≥３）个位置参数的同时估计，对均匀分布，双指数分布给出了控制通常估计量的改进估计量，推广了Ｓｈｉｎｏｚａｋｉ的主要结果。     

刻度平方误差损失下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在刻度平方误差损失函数下,巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。     

复合Rayleigh分布模型尺度参数的Bayes估计

基于完全样本讨论了复合Rayleigh分布尺度参数的估计问题。在平方误差损失、LINEX损失函数下导出了复合Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计。给出了Monte Carlo数值模拟例子,将得到的估计与最大似然估计进行比较。