一种加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

首先给出了在加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计的一般形式.然后在给出先验分布的条件下,给出了Bayes估计的精确形式.最后证明了此Bayes估计的可容许性.     

Linex损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计

在Linex损失函数L(θ,δ)=ec(δ-θ)-c(δ-θ)-1,c>0下,给出Rayleigh分布的尺度参数倒数的唯一Bayes估计δB(X)=-1/clnE(e-cθ│X)=(n α)/cln(1 c/(λ T)),多层Byaes估计δ∧B(X)=-1/cln,和容许性估计的一般形式Sln(1 c/(d T)).     

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.     

熵损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的．     

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     

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。     

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。     

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损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

本文在Linex损失函数下,研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计,并且讨论了多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.     

复合Rayleigh分布模型尺度参数的Bayes估计

基于完全样本讨论了复合Rayleigh分布尺度参数的估计问题。在平方误差损失、LINEX损失函数下导出了复合Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计。给出了Monte Carlo数值模拟例子,将得到的估计与最大似然估计进行比较。     

q对称熵损失函数下正态总体刻度参数的估计

用参数估计的方法, 研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、 Bayes估计和Minimax估计, 并讨论了 ［cT+d］^1/2形式的估计量当0≤c*, d>0; c=c^*, d≥0时是可容许的, 当0*, d=0; c>c^*, d>0时是不可容许的.     

Mlinex损失函数下指数分布尺度参数的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δB=[Г（α＋β）/Г（α＋β-c）]^1/c（λ＋∑i=1^mxi,而且可容许的;形如dEc＋T（z）]的估计量当C〉0,d’〈d〈∞以及当c〉0,d。一d时是可容许的。     

复合Linex对称损失下Rayleigh分布参数倒数的两种Bayes估计

在复合Linex对称损失函数下,研究了Rayleigh分布位置参数已知的情况下,对尺度参数的倒数的Bayes估计和E-Bayes估计,随机模拟证明了其科学性.