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相似文献
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1.
熵损失下Poisson分布参数倒数的估计   总被引:6,自引:0,他引:6  
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,「cT(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。  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
一种对称损失下Poisson分布参数倒数的Bayes估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文对给定容量为n的一个Poisson样本X1,X2,…,Xn,在对称损失函数下,研究了Poisson分布参数倒数的Bayes估计,并证明了这一估计是可容许的.  相似文献   

4.
对称熵损失下指数分布的参数估计   总被引:17,自引:0,他引:17  
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,并讨论了(cT+d)^-1形式估计的可容话性与不可容许性。  相似文献   

5.
熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计   总被引:13,自引:0,他引:13  
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。  相似文献   

6.
在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.  相似文献   

7.
考虑了在LINEX损失函数下正态分布均值的估计问题,在线性估计类cX+d中得到了它的容许估计,并对非容许估计得到了一致改进估计,将相应的结果应用于线性回归模型的系数估计之中。  相似文献   

8.
9.
针对负二项分布的参数采用Bayes方法进行估计.首先,讨论了平方损失函数下负二项分布参数的估计问题,尤其是建立了新的平衡损失函数,获得了负二项分布参数的无偏估计.其次,讨论了负二项分布与Poisson分布之间的关系.最后给出了熵损失函数下负二项分布参数的估计.  相似文献   

10.
对一类刻度指数分布族c(x,n)θ~(-y)e~[-T(x)/θ],利用加权平方损失函数L(θ,δ=(δ/θ-1)~2研究了刻度参数θ的最小风险同变估计.经由Bayes估计给出了最小风险同变估计的精确形式,并讨论了它的最小最大性,最后应用积分变换定理证明了θ的Bayes估计具有不变性.  相似文献   

11.
指数分布的尺度参数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)的形式为,本文根据Brown引理征明了此估计量是可容许的。  相似文献   

12.
在平方损失下,讨论逆威布尔(IW)分布参数的Bayes估计,并证明所给出的参数Bayes估计是可容许的.  相似文献   

13.
基于Bayes估计的一般原则及在平方损失下的简单应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了求Bayes估计一般方法的理论依据,给出一种新的证明途径.并进一步给出了平方损失下,二项分布参数以Beta分布为先验分布时的Bayes估计以及正态均值在正态先验分布下的Bayes估计.  相似文献   

14.
MA模型阶数在平方损失函数下的贝叶斯估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
从贝叶斯原理出发在假定滑动平均模型阶数q有已知上界,并为离散随机变量,且具有先验分布函数的条件下,讨论了在平方损失下MA模型阶数的贝叶斯估计记为点.  相似文献   

15.
通过对Zellner提出的平衡损失函数的改进,提出一种新的平衡损失函数,并在此基础上研究一般Gauss-Markov模型中回归系数线性估计的Minimax性,得到了齐次线性估计类中的线性Minimax估计,并证明了在适当的假设下回归系数线性Minimax估计在几乎处处意义下的唯一性.  相似文献   

16.
17.
对部分先验信息Γ分布族进行研究,得到了一类先验分布族Γ在平方损失下分布参数为Γ?容许估计的充分条件,并将此方法推广到限制空间中该类先验分布族Γ的情形.  相似文献   

18.
讨论了一类加权损失函数下方差未知时,通常估计的非容许性问题,给出了改进估计,所得结论较已有结果更为一般化。  相似文献   

19.
对于设计矩阵列满秩的多元线性模型,在矩阵平衡损失函数下,本文给出了参数矩阵存在一致最小风险同变估计(UMRE估计)的充要条件(在仿射变换群和转移变换群下).  相似文献   

20.
在矩阵损失下给出了多元随机回归系数和参数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。  相似文献   

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