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.     

威布尔分布族参数的经验Bayes双侧检验

在加权平方损失函数下,讨论了Weibull分布族刻度参数的EB双侧检验.利用概率密度函数的递归核估计,构造了刻度参数的EB检验,证明其渐近最优,并且获得了收敛速度,给出主要结果的例子.     

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。     

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.     

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．     

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.     

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.     

两两 NQD 序列下非指数分布族参数的经验 Bayes 检验

讨论两两NQD序列下非指数分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.最后举出一个满足定理条件的例子.     

Rayleigh分布参数的经验Bayes检验:NA样本情形

目的研究负相依样本情形下Rayleigh分布参数的经验Bayes检验问题。方法利用概率密度函数核估计方法获得密度函数及其导数的非参数估计。结果获得了经验Bayes检验函数,证明了检验函数的渐近最优性,得到其收敛速度。结论利用单调经验Bayes方法证明该检验函数可以达到最优。     

均匀分布族U（θ,cθ）中的经验Bayes检验

考虑均匀分布族U(θ,cθ),f(x|θ)=((c—1)θ)~(-1)I_((θ.cθ))(x),x,θ∈(0,∞),c>1中检验问题H_0:θ≤θ_0(?)H_1:θ>θ_0的经验Bayes检验。本文证得了经验Bayes检验的收敛速度。     

两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes双边检验

讨论两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得它的收敛速度.举出一个满足定理条件的例子.     

关于一类线性经验Bayes估计及其收敛速度

构造参数θ的一类线性 Bayes估计 ,并给出渐近最优的收敛速度     

NA样本情形下Gamma分布族参数的经验贝叶斯估计

现有文献中关于EB估计的结果大多是针对相互独立同分布的样本而考虑的,然而在可靠性理论,渗透理论和某些多元统计分析问题中,随机样本常常不是独立同分布的.本文讨论了Gamma分布族在平方损失下参数的贝叶斯估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,在适当条件下证明了EB估计的渐近最优性,并获得了其收敛速度.     

PA样本下刻度指数族参数的EB检验

目的 研究PA样本情形下刻度指数族参数的经验Bayes检验问题.方法 对密度函数及其导函数采用核估计的方法构造EB检验函数.结果 在加权线性损失下,给出PA样本情形参数EB检验函数渐近最优性及其收敛速度.结论 在适当条件下,所构造的EB检验函数的收敛速度可与iid样本及NA样本一样,任意地接近D(n-1/2).     

线性混合模型中方差分量的经验Bayes估计的收敛速度

在加权平方损失下导出了含有2个方差分量的线性混合模型中方差分量的Bayes估计,利用多元密度函数及其混合偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验Bayes（EB）估计,在某些条件下获得了该估计的收敛速度。     

关于二项分布参数经验Bayes估计的收敛速度的一点注记

证明了二项分布参数的两个经验Ｂａｙｅｓ估计的收敛速度的上下界均为Ｏ（ｎ－１）的阶，并指出该收敛速度是最好的．这个结论是对Ｌｉａｎｇ（１９８９）的结果的改进．     

指数-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-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.     

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．     

线性模型中经验Bayes估计的收敛速度

考虑了线性模型Ｙ＝θ＋ε中参数θ的经验Ｂａｙｅｓ估计问题，在对ε的密度函数的连续可微性给以较一般限制的条件下，构造了θ的渐近最优经验Ｂａｙｅｓ估计并且给出了这个估计的收敛速度。