基于截尾样本不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

给出了艾拉姆咖分布参数在定数截尾样本下的极大似然估计;在Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的;通过实例,对所给的几个估计的优良性进行了分析.     

不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计——全样本情形

艾拉姆咖分布在装备的维修理论中具有重要的作用.文中首先给出了这类分布在全样本场合下参数的极大似然估计;由于参数的Bayes估计的优良性与所选取的损失函数有关,因此分别在熵损失、Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计如2n/(2n∑i=1ti+λ)等,并证明了所给估计都是容许的;通过随机模拟比较了几类估计的均方误差以及与真值的偏差,从这两方面来看,在熵损失和平衡损失函数下θ的Bayes估计是较优的;最后通过一个实例,计算了几类估计的值并进行了分析,显示几类估计值相差不大.     

复合Mlinex损失下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

在复合Mlinex对称损失下,就参数的先验分布分别为共轭先验、无信息先验以及Jeffreys先验,研究艾拉姆咖分布参数的Bayes估计.通过数值模拟得到Bayes估计值并进行了比较,结果表明当先验分布为共轭先验时,Bayes估计值最优,最后的实证分析证明了模拟的结果.     

不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计——全样本情形

艾拉姆咖分布在装备的维修理论中具有重要的作用。文中首先给出了这类分布在全样本场合下参数的极大似然估计;由于参数的Bayes估计的优良性与所选取的损失函数有关,因此分别在熵损失、Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计如2n/(2∑n i=1ti+λ)等,并证明了所给估计都是容许的;通过随机模拟比较了几类估计的均方误差以及与真值的偏差,从这两方面来看,在熵损失和平衡损失函数下θ的Bayes估计是较优的;最后通过一个实例,计算了几类估计的值并进行了分析,显示几类估计值相差不大。     

定数双截尾下艾拉姆咖分布参数的贝叶斯估计

首先在定数双截尾场合下,当取Jeffreys先验时,得到了艾拉姆咖分布参数的后验分布;其次分别在平方损失、熵损失和对称熵损失函数下给出了参数的贝叶斯点估计;然后由后验分布得到了参数的贝叶斯可信区间;最后通过实例给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计,并说明了估计与截尾数之间的相关性.     

艾拉姆咖分布均值比的Bayes估计及检验

给出艾拉姆咖分布在定数截尾场合下均值比k的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到k的拟矩估计;取共轭先验分布给出k的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;通过实例给出不同截尾样本下k的点估计和区间估计.     

熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在熵损失函数下 ,巴斯卡分布可靠度的 Bayes估计及其可容许性 ,并且给出 Bayes置信下限以及多层 Bayes估计的表达式     

Linex损失下Poisson分布参数的Bayes估计

记X1,X2,…,Xn为来自Poisson总体容量为n的样本,在Linex损失函数下,给出了Pois-son分布参数θ的Bayes估计并证明其可容许性,同时也得到了该参数的多层Bayes估计的表达式。     

熵损失函数下几何分布参数的Bayes估计

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．     

平衡损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在平衡损失函数下,得到了Rayleigh分布参数的Bayes估计,并讨论了一类c(-T)+d(其中(-T)=1/nn∑i=1X2i)形式估计的可容许性和不可容许性.     

Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.     

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) 。
     

熵损失函数下Burr分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失函数下Burr分布的参数在不同先验分布下的Bayes估计,并且讨论了其多层Bayes估计,给出了容许性估计的一般形式.     

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。     

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.     

复合Mlinex损失函数下对数Weibull分布参数的Bayes估计

基于复合Mlinex损失函数,研究了对数Weibull分布的参数在先验分布为伽玛分布下的Bayes估计,E-Bayes估计和多层Bayes估计。并且用数值模拟的方法进行验证,结果表明3种估计方法的稳健性好。     

Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,本文首次讨论了逆伽马分布尺度参数的Bayes估计及其可容许性,并对该分布的一个充分统计量的逆线性形式的容许性进行了分析,然后使用蒙特卡洛模拟阐明小样本情形下尺度参数的Bayes估计的精度一般优于其最大似然估计和Minimax估计,与一致最小方差无偏估计相当。     

不同损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计问题.给出了该分布参数的极大似然估计,分别在平方损失、二次损失、Linex损失、熵损失、对称熵损失和平衡损失函数下给出了参数的Bayes估计的表达式,并运用随机模拟方法对各个估计进行了比较.     

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.     

对称熵损失函数下一类分布族参数的Bayes估计

在对称熵损失函数下,研究一类分布族参数的Bayes估计问题,并讨论了一类逆线性形式估计的可容许性和不可容许性。