指数一威布尔分布族参数的经验Bayes双侧检验问题

当分布的一个形状参数已知时,基于平方损失,研究了独立样本情形指数一威布尔分布另一形状参数的经验Bayes（EB）双边检验问题．利用概率密度函数的核估计,构造参数的检验函数,在一定的条件下证明检验函数的渐进最优性,并获得其收敛速度．     

Pareto分布形状参数的经验Bayes检验问题

讨论独立同分布样本情形Pareto分布形状参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的递归核估计构造了参数的经验Bayes检验函数.在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度.最后给出了一个满足文中主要结果的例子.     

两两NQD序列下Kumaraswamy分布的经验Bayes检验问题

研究了同分布两两NQD样本下Kumaraswamy分布的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,并获得了EB检验函数的收敛速度.     

同分布负相协情形下威布尔分布族参数的经验贝叶斯检验问题

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.     

Weibull分布族参数的经验Bayes检验问题

在NA样本下研究了Weibull分布族刻度参数经验Bayes(EB)单侧检验问题,利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的EB检验函数,并证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,获得了其收敛速度.     

Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes检验收敛速度

在"线性损失"下,研究了Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用独立同分布样本下密度函数的递归核估计和经验Bayes检验函数的单调性,重新构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度的阶为O(n~(-λ(s-2.5)/s-1))(s≥3,s∈N~*).     

加权线性损失函数下Burr Type XII分布形状参数的经验Bayes检验

在加权线性损失函数下,讨论了Burr Type XII分布参数 的经验Bayes单侧检验问题,利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优性,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近 .     

α-混合样本下Pareto分布参数的经验Bayes双边检验

在弱平稳α-混合样本下,利用核估计构造了Pareto分布参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了它的收敛速度.     

α-混合样本下Pareto分布参数的经验Bayes双边检验

 在弱平稳α－混合样本下,利用核估计构造了Pareto分布参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优（a.o.）性,并获得了它的收敛速度。     

两两NQD序列下威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在“线性损失”下,基于两两NQD样本序列情形研究了威布尔分布族刻度参数经验 Bayes（EB）检验问题,首先利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验 Bayes 检验函数,在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优（a.o.）性,并获得了它的收敛速度.     

LINEX损失下一类分布族参数渐近最优的EB检验

目的 在LINEX损失函数下，讨论一类双边截断型分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题。方法 构造适当的EB判决(检验)函数。结果 在经验Bayes检验问题中，将损失函数推广为LINEX损失，在适当的条件下证明了所构造的判决函数是渐近最优的。结论 LINEX损失函数具有比对称损失更广泛的意义，而且在一定条件下可以获得参数渐近最优的EB检验。     

刻度指数族参数的经验Bayes检验问题

论文在加权“线性损失”下讨论刻度指数族中参数的经验Bayes(EB)检验问题．利用概率密度函数及其导数的核估计方法构造了EB检验函数，并证明它的渐近最优性，获得其收敛速度．最后，给出两个应用．     

威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在"线性损失"下,文章研究了威布尔分布族刻度参数经验Bayes(EB)检验问题,并利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了它的收敛速度,最后给出一个有关主要结果的例子。     

负相伴样本指数分布参数的经验Bayes检验

讨论了负相伴样本情形指数分布中寿命参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0 H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度.     

刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计，并构造了相应的经验Bayes估计，证明了该估计是渐近最优的。     

Two-sided Empirical Bayes test for the exponential family with contaminated data

In this study, the two-sided Empirical Bayes test (EBT) rules for the parameter of continuous one-parameter exponential family with contaminated data (errors in variables) are constructed by a deconvolution kernel method. The asymptotically optimal uniformly over a class of prior distributions and uniform rates of convergence, which depends on two types of the error distributions for the proposed EBT rules, are obtained under suitable conditions. Finally, an example about the main results of this paper is given.