α-混合样本下Pareto分布参数的经验Bayes双边检验

在弱平稳α-混合样本下,利用核估计构造了Pareto分布参数的经验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(a.o.)性,并获得了它的收敛速度.     

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.     

负相伴样本指数分布参数的经验Bayes检验

讨论了负相伴样本情形指数分布中寿命参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0 H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,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.     

Rayleigh分布参数的经验Bayes检验:NA样本情形

目的研究负相依样本情形下Rayleigh分布参数的经验Bayes检验问题。方法利用概率密度函数核估计方法获得密度函数及其导数的非参数估计。结果获得了经验Bayes检验函数,证明了检验函数的渐近最优性,得到其收敛速度。结论利用单调经验Bayes方法证明该检验函数可以达到最优。     

NA样本下Modified Weibull模型参数的经验Bayes检验

在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Modified Weibull分布刻度参数的经验Bayes单侧检验问题。利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优性。在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近Ο(n-1/2)。     

双指数分布位置参数的经验Bayes双边检验问题

讨论了双指数分布位置参数的经验Bayes（EB）双边检验问题.利用核估计的方法构造了EB检验函数,在适当条件下证明了EB检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度.     

指数分布定数截尾样本下经验Bayes双侧检验问题

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．     

双指数分布位置参数的经验Bayes检验问题:NA样本情形

讨论了双指数分布位置参数的经验Bayes（EB）检验问题,利用同分布NA样本构造了EB检验函数,在适当条件下证明了EB检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度．     

一类特殊的指数分布族参数的经验Bayes检验:NA样本

在线性损失函数下,对NA样本下一类指数分布族参数θ的经验Bayes单侧检验问题进行了研究.通过构造参数的经验Bayes单侧检验函数,获得了它的渐近最优(a.o)性,在适当条件下得出了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可以任意接近O(n-1/2).     

Weibull分布族参数的经验Bayes检验问题

在NA样本下研究了Weibull分布族刻度参数经验Bayes(EB)单侧检验问题,利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的EB检验函数,并证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,获得了其收敛速度.     

刻度指数族参数的经验Bayes检验问题

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．     

威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在"线性损失"下,文章研究了威布尔分布族刻度参数经验Bayes(EB)检验问题,并利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验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(a.o.)性,并获得了它的收敛速度,最后给出一个有关主要结果的例子。     

威布尔分布族参数的经验Bayes双侧检验

在加权平方损失函数下,讨论了Weibull分布族刻度参数的EB双侧检验.利用概率密度函数的递归核估计,构造了刻度参数的EB检验,证明其渐近最优,并且获得了收敛速度,给出主要结果的例子.     

NA 样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,θ0 )=k1 (θ-θ0 )2I(θ＜θ0 ) [k1 (θ- θ0 )2 k2 (θ- θ0 )] I(θ≥θ0 ),ki≥0,i = 1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性. 并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.     

NA样本下Lindley分布参数的经验Bayes检验

基于NA随机样本序列,讨论了Lindley分布的参数θ的经验Bayes检验函数问题H_0:θ≤θ0H_1:θθ_0。结论:构造了参数的经验Bayes检验函数,并获得其渐近最优性;在适当条件下证明了经验Bayes检验函数的收敛速度Ο(n~(-1/2))。     

NA样本下艾拉姆咖分布参数的经验Bayes检验

【目的】研究NA样本下艾拉姆咖分布参数的经验Bayes检验问题。【方法】在同分布负相协(NA)随机列{X1,X2,…,Xn}下,利用概率密度函数的变窗核估计方法,讨论了艾拉姆咖分布参数θ 的经验Bayes检验问题。【结果】首先得到了经验Bayes检验函数δn(x),然后证明了δn(x)的渐近最优性。【结论】在适当的条件下,利用相关引理和不等式,可获得参数θ 的经验Bayes检验函数δn(x)的收敛速度为Ο(n-1/2) 。
     

两两NQD序列下威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在“线性损失”下,基于两两NQD样本序列情形研究了威布尔分布族刻度参数经验 Bayes（EB）检验问题,首先利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验 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（a.o.）性,并获得了它的收敛速度.     

加权线性损失函数下Burr Type XII分布形状参数的经验Bayes检验

在加权线性损失函数下,讨论了Burr Type XII分布参数 的经验Bayes单侧检验问题,利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优性,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近 .     

两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes双边检验

讨论两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得它的收敛速度.举出一个满足定理条件的例子.