摘要
在"平方损失"下,研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计,首先利用概率密度函数的核估计,构造了位置参数的经验Bayes(EB)估计量,在适当的条件下获得了它的收敛速度.
The empirical Bayes (EB) estimator of parametric θ in nonexponential distri- bution families is investigated under square loss Functions, at first, by using kernel-type density estimation. The empirical Bayes estimation rules are constructed and under suit- able conditions, the convergence rates are obtained.
出处
《数学研究》
CSCD
2012年第1期99-106,共8页
Journal of Mathematical Study
基金
安徽省高校自然科学基金项目(KJ2011B119
KJ2012Z300)
滁州职业技术学院教学研究项目(zyj2011022)
关键词
非指数分布
密度函数的核估计
经验BAYES估计
收敛速度
Nonexponential distribution
The kernel estimation of density function
The empirical Bayes estimator
Convergence rate