序约束下两个几何总体参数的Bayes估计

在平方损失函数和熵损失函数下,分别讨论了序约束下对任何先验分布的两个几何总体参数的Bayes估计,给出了序约束下不同先验分布的两个几何总体的Bayes估计.     

序约束下两个Burr分布总体参数的Bayes估计

分别在熵损失和对称熵损失函数下,讨论了序约束下对任何先验分布的两个Burr分布总体参数的Bayes估计。进而给出了序约束下不同先验分布的两个Burr分布总体参数的Bayes估计。     

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.     

两个不同损失函数下一类分布族参数的Minimax估计

在对数误差平方损失函数和熵损失函数下,得到了两个不同损失函数下一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计．     

基于记录值的GE分布参数的Bayes和经验Bayes估计

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计。最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes估计较传统的最大似然估计好。     

基于记录值的GE分布参数的Bayes和经验Bayes估计

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题.首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计.最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes 估计较传统的最大似然估计好.     

基于记录值的GE分布参数的Bayes和经验Bayes估计

针对来自广义指数（GE）分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计。最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes估计较传统的最大似然估计好。
     

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。     

序约束下两样本总体参数的Bayes估计

讨论序约束下两样本总体参数的Bayes估计,给出了先验分布的选取方法,并讨论了总体分布分别为Γ分布、Poisson分布、二项分布时参数的Bayes估计．     

对称损失下一类指数分布族的Bayes估计

在对称损失函数下,研究了一类指数分布族尺度参数的估计,并研究了它的的可容许性.得到了尺度参数的Bayes估计的一般形式,在共轭先验分布下得到了尺度参数的Bayes估计的精确形式.在此基础上,讨论了一类形式如cT＋d估计量的可容许性和不可容许性. 更多还原     

Mlinex损失函数下指数分布的尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,求出了指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计量,并对Bayes估计δB的容许性和形如d[c+T(x)]的估计量的容许性进行讨论。其主要结果是:在Mlinex损失函数下,指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计是 * ,而且可容许的;形如 * 时是可容许的。(注：*处为公式)
     

单参数指数分布的Bayes估计及最短区间

贝叶斯估计是统计推断中关于总体参数估计的一种方法,文章研究了在平方损失下,单参数指数分布的Bayes估计,并且介绍了单参数指数分布的最短置信区间。     

贝叶斯方法在具有隐蔽数据的冷贮备系统中的应用

对于由部件寿命服从指数分布及成败型开关组成的冷贮备系统,在针对一隐蔽实验数据下,研究了该系统可靠性指标的Bayes估计.在超参数未知,平方损失函数下给出了两个参数及可靠性的Bayes估计.对于超参数的确定,给出了一种新的方法,最后给出了系统可靠性的Bayes近似置信限的计算公式.     

双指数分布族参数EB估计的最优性

讨论双指数分布的位置参数在LINEX损失函数下的Bayes估计.在NA样本情形下,利用概率密度函数的核估计方法,构造边缘分布的概率密度估计,按照参数的Bayes估计形式,提出参数的经验Bayes(EB)估计函数,在一定的条件下可以证明所提出的这个经验Bayes估计函数是渐近最优的,并获得其收敛速度,最后举例说明满足定理...     

熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计

【目的】研究熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计并对它的可容许性进行验证。【方法】以幂函数分布及瑞利分布为基础,以熵损失函数为主要的损失函数通过参数估计的方法和性质进行证明和研究。【结果】证明得到任意分布在熵损失函数下参数的Bayes估计、先验分布为伽马分布熵损失函数下两个分布参数的Bayes估计,得到参数可容许性。【结论】得到参数的Bayes估计,同时得到两个分布的参数在熵损失函数下的Bayes估计是可容许的。     

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。     

PA样本下连续型单参指数族参数的EB估计

目的 研究PA样本情形下连续型单参指数族参数的经验Bayes估计.方法 对密度函数及其导函数采用核估计的方法 构造了参数的EB估计.结果 在平方损失函数下,给出PA样本情形参数EB估计的收敛速度.结论 在适当条件下,连续型单参指数族参数的经验Bayes估计,在PA样本下收敛速度可与iid样本及NA样本一样,任意接近D(na-1/2).     

不同损失函数下分布族参数的极小极大估计

针对一类尺度分布族参数的估计问题,在参数的先验分布为均匀分布、而损失函数为加权平方损失、MLINEX损失和对称熵损失函数下,研究了该分布族参数的Bayes估计和Minimax估计问题.最后,通过Monte Carlo数值模拟,通过计算各估计的均方误差,给出了几种估计的比较结果.     

加权平衡损失下一类单参数指数分布族参数估计的可容许性

在加权平衡损失函数下,考虑了一类单参数指数参数分布族,得到了参数的Bayes估计,并讨论了一类c T+d形式估计的可容许性和不可容许性.     

对称熵损失函数下两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计

在对称熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并给出了一类逆线性形式(cT+d)-1估计的可容许性和不可容许性的条件.