负二项分布下参数的方差一致最小无偏估计及贝叶斯估计

本文利用充分完全统计量,给出了负二项分布下,总体均值μ和参数P的方差一致最小的无偏估计(UMVUE),特别当r=1时,给出了方差σ2的UMVUE,然后,再利用共轭先验分布给出参数P的贝叶斯估计,并在特殊情形下,对两种估计进行了比较。

二元Cuadra-Auge型帕累托分布参数的一致最小方差无偏估计

讨论了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的参数估计;分别给出了参数的矩估计和最大似然估计;导出了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的一个特征,并由此得到了参数的一致最小方差无偏估计.

一类多元线性模型的一致最小方差无偏估计

本文讨论一类多元线性模型 :y=(S T′) β+e,E(e) =0 ,e=(ε′(1) ,… ,ε′(n) )′,E(ε(i) ε′(n) ) =Φ 0 ,E(ε(i) ε′(i) ε(i) ε′(i) ) =K,i=1 ,2 ,… ,n.当 y准正态分布时 ,在一定意义下得到Φ的 L S估计Φ1,以及 tr(DΦ1)为 tr(DΦ ) (D=D′)的一致对 (Φ ,k)的最小方差无偏估计 (UMVUE)的若干充要条件 .

一致最小方差无偏估计的判定及其求法

给出了一致最小方差无偏估计的判定方法及存在的充要条件,并给出了一致最小方差无偏估计的几种求法,最后通过实例说明了这些方法的应用.

一致最小方差无偏估计判定准则的新证法

文中通过构造Hilbert空间,应用Hilbert空间性质给出一种证明一致最小方差无偏估计判定准则的新方法,并给出该判定准则在Hilbert空间的几何直观意义.

第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性

利用多元正态分布和gamma分布定义了另一种形式的多元t分布,称为第二类多元t分布,并研究了第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性问题.

一致最小方差无偏估计的一点探讨

本文主要给出了一致最小方差无偏估计的一个充要条件,并通过举例探讨了求一致最小方差无偏估计的若干方法。

一类多元线性模型的一致最小方差无偏估计的推广

文 [1 ]讨论一类多元线性模型 : Y=SBT′+ E当 E=Qε,Q=I(单位阵 )且 Cov(ε) =P Φ(随机阵ε准正态分布 ) ,n阶方阵 P≥ 0为已知非零矩阵 .E( ε( i) ε′( i) ) =Φ≥ 0时的一定意义下的情形 .本文讨论线性模型上述式中 Q≠ 0为任意已知矩阵 ,且随机阵 ε只满足某些较弱条件的更一般多元线性模型 .得到包含 [1 ]的 tr( DΦ1)为 tr( DΦ ) ( D=D′)一致对 (Φ ,k)的最小方差无偏估计 ( UMVUE)的若干更一般的充要条件 .

未决赔款准备金的一致最小方差无偏估计

在累积赔款额流量三角形的基础上,假设进展因子服从对数正态分布,得到未决赔款准备金的一致最小方差无偏估计及估计量的方差的一致最小方差无偏估计.

未知参数的函数的估计的一致最小方差无偏估计判定定理的推广

参数估计是统计推断的基本问题之一，本文将未知参数的函数的估计的一致最小方差无偏估计判定定理中的参数θ推广到多个参数的函数的情形。

伽马一伽马模式结构可靠度的一致最小方差无偏估计

讨论伽马一伽马模式的估计问题。给出了伽马一伽马模式下的可靠度Pr的表达式,以及可靠度Pr的一致最小方差无偏估计(MVUE)。

平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.

金融资产的VaR和CVaR风险的优良估计

本文利用统计理论的优良点估计方法来估计金融市场风险的VaR和CVaR,既可避开现有方法中大量的模拟计算和参数估计等工作,又可提高估算精度。在资产-正态模型下,根据不同的风险估计要求,对金融资产的这两种风险分别提供了三种优良估计,即一致最小方差无偏估计,最佳线性次序统计量无偏估计,最佳线性次序统计量同变估计,并提供了实证分析。

一个推广生长曲线模型协差阵的最小模估计

给出了一个推广生长曲线模型中 tr CΣ中的无偏不变最小模二次估计 (MINQE(U,I ) ) ,并得到了 MINQE(U,I)成为一致最小方差不变二次无偏估计 (UMVIQ UE)的充要条件 .关键词 :推广生长曲线模型 (EGCM) ;无偏不变最小模二次估计 (MINQ E(U,I) ) ;一致最小方差不变二次无偏估计 (U MVIQUE)

风险函数在点估计理论结构中的应用

根据在点估计中应用风险函数不同估计量下风险大小，提出了评价估计量优劣的三个准则，为选取符合实际要求的估计量提供了有效的方法，并给出了应用示例.

一个推广增长曲线模型协差阵的最小二乘估计及其优良性

在准正态情形与独立同分布情形下,分别给出了一个推广增长曲线模型中协差阵 的最小二乘估计,并得到了最小二乘估计成为一致最小方差不变二次无偏估计的充要条件.

带有结构变化的线性模型中参数估计的一些结果

本文在一些纯量损失和矩阵损失下研究带有结构变化的正态线性模型中参数的估计问题．分别给出 了存在回归系数的一致最小风险无偏（ＵＭＲＵ）估计和一致最小风险同变（ＵＭＲＥ）估计的充要条件， 证明了不存在误差方差在仿射变换群下的ＵＭＲＥ估计．导出了回归系数的最小二乘估计的可容许性 和极小极大性．

混合系数线性模型中参数估计的一些结果

对于在二次损失和矩阵损失下混合系数线性模型的参数估计问题,分别给出了在仿射变换群下存在回归系数的一致最小风险无偏(UMRU)估计和一致最小风险同变(UMRE)估计的充要条件和在平移群下存在一致最小风险同变估计(UMRE)的充要条件,导出了回归系数的广义最小二乘估计的可容许性.

指数分布抽样基本定理及在四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数估计中的应用

本文提出指数分布抽样基本定理,四参数二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计中,从参数的识别性分析着手,获得了一个用可识最小值函数表示的分布函数表达式,进而得到了二元指数分布的一个特征;以二元指数分布随机变量样本与二元可识最小值随机变量样本的等价性,获得了基于二元可识最小值随机变量样本参数的最大似然估计,并应用指数分布抽样基本定理,得到了四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数的一致最小方差无偏估计。