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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
文章在均方损失函数下研究了Rayleigh分布参数的贝叶斯经验贝叶斯估计问题;在b=1条件下,证明了其贝叶斯经验贝叶斯估计是几乎处处收敛于贝叶斯估计的,并且它是渐近最优的;最后,给出蒙特卡罗随机模拟试验验证了此贝叶斯经验贝叶斯估计的渐近最优性。  相似文献   

2.
在同分布负相协样本情形下研究了威布尔分布族参数的经验贝叶斯检验.利用密度函数核估计方法构造了参数的经验贝叶斯检验函数,在加权线性损失下获得了该估计的收敛速度,在适当条件下证明了经验贝叶斯检验函数的渐近最优性.  相似文献   

3.
研究了左截断右删失数据中泊松分布的贝叶斯推断问题。主要给出了参数的极大似然估计和贝叶斯估计,同时给出了相应的置信区间。最后给出了贝叶斯推断的随机模拟检验,通过检验发现:在小样本的情况下,贝叶斯估计精度比极大似然估计的精度高一些,而在大样本的情况下,这2种估计的精度相差不大。在置信区间的构造方面,不论是小样本还是大样本,最大后验密度置信区间确实比传统的置信区间有效。  相似文献   

4.
在熵损失函数下,研究了几何分布变异系数的贝叶斯估计问题,得到了变异系数的贝叶斯估计的一般形式和精确形式,并证明了它的可容许性.同时给出了变异系数的多层贝叶斯估计以及置信水平为1-α的贝叶斯置信区间.  相似文献   

5.
研究了协整体制转换模型的贝叶斯估计,利用贝叶斯定理和Gibbs抽样技术,实现了该模型的贝叶斯估计。结果表明:该方法可以精确地估计模型参数。  相似文献   

6.
分析和探讨了经典估计和贝叶斯估计的异同 ,并结合一个实例对两种估计进行比较 ,从而得到两种估计思想统一于贝叶斯定理 ,并在特定场合下相互等价的结论  相似文献   

7.
分析和探讨了经典估计和贝叶斯估计的异同,并结合一个实例对两种估计进行比较,从而得到两种估计思想统一于贝叶斯定理,并在特定场合下相互等价的结论。  相似文献   

8.
基于不同形状参数的广义帕累托分布,讨论应力-强度参数的贝叶斯估计.通过模拟得出在平方损失函数和0-1损失函数下的贝叶斯估计值比较相近;有先验信息条件下的贝叶斯估计的均方误差值低于无信息先验条件下的贝叶斯估计的均方误差值.  相似文献   

9.
在不同的先验分布和损失函数下给出了未知参数的贝叶斯估计,最后通过随机模拟给出了几种估计的均值和均方误差,说明了其中的两种估计是较优良的.  相似文献   

10.
讨论了作为狄利克雷分布推广的Liouville分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计,并给出了其风险函数在极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶期估计风险函数的比较。  相似文献   

11.
对寿命服从指数分布的产品,以先验分布为Gamma分布时,给出了参数的Bayes估计和多层Bayes估计.  相似文献   

12.
对寿命服从指数分布的产品,以先验分布为Gamma分布时,给出了参数的Bayes估计和多层Bayes估计。  相似文献   

13.
利用Jeffrey模糊先验原理,通过分析AR(p)模型参数的概率分布密度函数,在二次损失下,参数的Bayes估计可以转化为LS估计,并给出参数的后验概率分布。  相似文献   

14.
龙兵 《燕山大学学报》2009,33(4):368-372
在先验信息下,确定动物总数和捕捉概率分别服从离散均匀分布和Beta分布,对捕捉与再捕捉试验推导了封闭总体中个体总数Ⅳ的Bayes点估计与区间估计;另外,对多次重复的捕捉与再捕捉试验推导了个体总数N的Bayes综合估计,最后对一个实例进行了分析.  相似文献   

15.
在指数分布场合,根据步进应力加速寿命试验数据,应用Bayes分析法,给出平均寿命的点估计和置信下限估计.  相似文献   

16.
熵损失函数下几何分布参数的Bayes估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在熵损失下,给出了对于任何先验分布的几何分布参数θ的Bayes估计,同时由参数θ的充分统计量Σni=1Xi,给出了熵损失函数下,不同先验分布时几何分布参数θ的Bayes估计,并且证明了在熵损失函数下,对任一先验分布,几何分布的参数θ的Bayes估计δB(X)是可容许估计.  相似文献   

17.
用贝叶斯估计法来估计误差修正机制转换模型的参数。通过先验分布的设定和贝叶斯定理,求出该模型参数的后验分布,接着使用基于Gibbs抽样的贝叶斯估计技术进行参数估计,最后对贝叶斯估计方法进行统计模拟,模拟结果表明:该方法可以稳健的估计该模型的参数。  相似文献   

18.
截尾寿命试验中的Bayes估计   总被引:1,自引:1,他引:0  
截尾寿命试验是一种应用很广的试验,用Bayes方法估计这类只有不完全样本的随机变量的均值,是利用先验信息进行估计的方法,而且给出了这种估计的递推公式,在样本增加的情形下,方便了计算.这是一种动态离散数据融合方法,它比常规估计更有效,具有较重要的实用价值.  相似文献   

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