Mlinex损失函数下的信度保费

在经典信度理论中，通常用对称损失函数作为衡量预测结果好坏的标准，忽略了拟合度的重要性.为使信度模型更好地应用于实际中，用Mlinex损失函数解决经典信度模型中由对称损失函数引起的高保费征收问题，推导出在Mlinex损失函数下的贝叶斯保费和信度保费，并验证了贝叶斯保费和信度保费的相合性.数值模拟结果表明，Mlinex损失函数下的信度保费优于经典信度保费.     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。     

矩阵损失下贝叶斯线性无偏估计及其稳健性

证明了,在一般线性模型中,未知参数在二次损失下的贝叶斯线性无偏估计也是矩阵损失下的贝叶斯线性无偏估计.讨论了贝叶斯线性无偏估计关于误差分布的稳健性,给出了未知参数的贝叶斯线性无偏估计是最优估计的充分必要条件.     

加权平衡损失函数下逆伽马分布的Bayes估计

在逆伽马分布尺度参数的先验分布为其共轭先验分布伽马分布Γ(a,b)时,给出了其在加权平衡损失函数下的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计.最后通过数值模拟,说明了此3种估计具有较高的稳健性和精确性,其中多层Bayes估计的稳健性最好,E-Bayes估计的精确性最好.     

一种对称损失函数下几何分布参数的Bayes估计

研究在一种对称损失函数下,几何分布参数的Bayes估计、多层Bayes估计,并讨论Bayes估计的可容许性及置信下限.     

Esscher保费原理下信度估计的比较

在Esscher保费原理下建立了信度模型,得到在Esscher保费原理下,风险保费的Bayes保费、Bayes估计、信度保费与信度估计.比较了这几个估计的异同,并证明了这些估计的相合性.最后,用模拟方法验证了相应的结论.     

Linex损失下二项分布参数的Bayes估计

在Linex损失函数下讨论了二项分布参数的Bayes估计,当先验分布取Beta分布和幂分布时分别给出了参数的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计的精确形式,并证明了Bayes估计的可容许性.     

刻度平方误差损失下产品可靠度的E-Bayes估计

在刻度平方误差损失下,对Pascal分布,本文给出了可靠度θ的E-Bayes估计和多层Bayes估计及它们之间的关系,最后给出了模拟算例。     

指数保费原理下似然比方法的信度估计

根据极大似然思想,构建了一个似然比函数,并且在平衡损失函数下得到了相应地信度估计,从而推广了经典的信度理论.     

对称熵损失下指数分布的参数估计

研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Bayes估计,并讨论（cT＋d）－1形式估计的可容许性与不可容许性．     

一类对称损失下刻度参数估计的不变性

对于来自密度为(1/τ)f(x/τ)的总体容量为n的随机 样本X1,X2,…,Xn, 在对称熵损失函数L(η,d)=ν(η/d+d/η-2)下应用积分变换定理研究其刻度参数分布族c(x,n)η^-νe^-T(x)/η的参数η=τ^r的Bayes估计及其可容许估计, 证明了它们在一一对应变换下具有不变性.     

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.     

基于对称损失函数下Poisson分布变异系数的估计

对应用统计中常用的参数Karl-Pearson变异系数,在给定的一组Poisson样本下,用对称损失函数研究了它的Bayes估计的形式与性质,并由此讨论了它的一类估计的可容许性和不可容许性,模拟结果表明:所得到的Karl-Pearson变异系数的Bayes估计具有较高的精度,可以在统计判决问题中使用.     

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...     

定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计

讨论定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计,给出了失效率λ的EB估计和近似区间估计。该方法简单方便。     

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 ,[c T( 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     

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.     

Q对称熵损失下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

利用Bayes估计的方法对Lmoax分布的形状参数在Q对称熵损失函数下进行估计,并给出了其多层Bayes估计的形式.