摘要
文章在线性损失函数下导出了线性指数分布参数单调的贝叶斯检验函数,利用独立同分布样本情形概率密度函数及其导数的核密度估计构造了经验贝叶斯(EB)检验函数。在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度,该收敛速度可任意接近O(n-1),改进了文献中已有的结果。最后给出了一个满足文中主要结果的例子。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2013年第10期27-30,共4页
Statistics & Decision
基金
中国博士后基金资助项目(20100471168)
武汉理工大学自主创新基金资助项目(2010-1a-027)