NA样本下单边截断型分布族位置参数的经验Bayes估计

该文在充分运用同分布 N A样本密度函数的核估计方法的情况下 ,构造出了一类单边截断型分布族位置参数θ的经验 Bayce(EB)估计 ;由分析可知 ,在适当的条件下 ,证明了位置参数θ的 EB估计的收敛速度 O(n- q) ,其中 q =λα(δ -2 ) /(2α + 4)δ,α >0 ,1>λ >0 ,δ >2。

连续型单参数指数族参数的经验Bayes估计问题:NA样本情形

对连续型单参数指数族在平方损失下导出了参数的Bayes估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,并在适当条件下获得了EB估计的收敛速度.文末给出一个满足定理条件的例子.

双边截断型分布族参数的经验Bayes估计

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)估计问题 ,构造了参数的 EB估计 ,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度 .最后给出例子 。

连续型单参数指数族中参数经验Bayes估计的渐近结构

本文讨论了参数经验Bayes(EB)估计及其它的泛函的渐近结构,在适当条件下,得到了EB估计及其它的泛函的收敛性和渐近分布。

NA样本下截断型分布族参数的经验Bayes估计

运用NA样本密度函数核估计构造了一类截断型分布族参数的经验Bayes估计，建立了它的收敛速度，证明了在适当条件下该收敛速度可以任意接近于1，文中还给出了适合定理条件的例子。

线性模型中参数向量的线性经验Bayes估计

本文利用线性经验Ｂａｙｅｓ估计的思想，对线性回归模型中未知参数向量构造了一类线性经验Ｂａｙｅｓ估计，并在一定条件下证明了其具有的ａ．ｏ．收敛速度．

线性模型中回归系数和误差方差同时的经验Bayes估计及其优良性

在线性模型中,当先验分布中超参数部分未知时,构造了回归系数和误差方差的同时参数型经验Bayes估计(PEBE).在均方误差矩阵(MSEM)准则下,讨论了回归系数的PEBE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性;在均方误差(MSE)准则下讨论了误差方差的PEBE相对于其LSE的优良性.当先验分布中超参数全部未知时,重新构造了回归系数和误差方差的同时PEBE,并给出了它们在MSE准则下相对LSE优良性的模拟结果.

绝对损失下双边截断型分布族参数的渐近最优经验Bayes估计(英文)

本文在绝对损失下构造了双边截断型分布族参数的经验Bayes估计,并在合适的条件下证明了该估计的渐近最优性.最后,给出两个有关本文主要结果的例子.

线性模型参数矩阵的二次型的经验Bayes估计的收敛速度

本文构造出正态线性模型误差协差阵的逆矩阵的二次型的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＲ）估计，在一定条件下证明了这种ＥＢ估计的收敛速度可任意接近于１．最后，给出了一个实例．

一维双边截断型分布族中参数函数的经验Bayes估计及其收敛速度

对一维双边截断型分布族构造了参数函数的经验 Ｂａｙｅｓ 估计，在适当的条件下给出了相应的收敛速度，并说明此收敛速度可充分接近 １２ ．

连续型多参数指数参数经验Bayes估计的一致收敛速度

连续型多参数指数族参数经验Ｂａｙｅｓ估计的收敛速度，韦来生先生已做了讨论．本文证明其具有任意接近于１的一致收敛速度．

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 。

双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度(英文)

本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用非参数方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的收敛速度.最后,给出一个满足主要结果的例子.

正态分布族的参数的经验Bayes估计的收敛速度

对于正态分布族｛Ｎ（μ，σ￣２）：－∞＜μ＜＋∞，σ￣２＞０｝，该文利用密度函数及其偏导数的核估计构造出参数θ＝（μ，σ￣２）的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，并在一定条件下证明了θ的ＥＢ估计的收敛速度可任意接近于１．最后给出了一个实例．

指数分布危险函数的经验Bayes估计的收敛速度：Ⅱ型截尾情形

文章对Ⅱ型截尾情形的指数分布在平方损失下获得了其危险函数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度O(n-λ(δ-2)(s-1)/[δ(2s+1)])。其中,δ>2,0<μ<1,s≥2为给定的整数。

连续型多参数指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文用一般的最近邻型估计的方法研究了连续型多参数指数族参数的经验Ｂａｙｅｓ估计，在通常的条件下，给出了估计的较理想的收敛速度．

Ⅱ型双删失场合双参数指数分布的Bayes估计

双参数指数分布是可靠性理论中常用的分布之一,文章给出了Ⅱ型双删失数据下,双参数指数分布中参数的Bayes点估计和区间估计,最后通过一个例子进行了数值模拟,结果表明文中的方法是切实可行的。

关于参数矩阵的线性经验Bayes估计

设X为p×q随机矩阵,θ为p×q参数矩阵,且θ有先验分布G(Vec(θ)),给定θ,X有条件密度f(Vec(X)｜Vec(θ)).选取矩阵损失L(D(X),θ)=(D(X)-θ)′(D(X)-θ),并在风险矩阵的迹的大小比较标准下讨论θ的线性经验tr Bayes估计及其渐近性质.获得经验tr Bayes估计D tr(X)= X+U(X- X),及具有o(N-1δ-2N)的渐近收敛速度.

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计

文章指出了文献[1]中的错误,给出了文献[1]所考虑的双参数分布刻度参数经验Bayes估计问题的正确结果。在三种不同的试验方案下进行了刻度参数估计问题的数值模拟,模拟结果表明本文的方法确实可行且精度较高。

多维参数向量的线性经验Bayes估计

讨论了多维参数的线性经验Ｂａｙｅｓ估计问题，对多维参数向量构造了一类线性经验Ｂａｙｅｓ估计量，在一般的条件下证明了其ａ．ｏ．收敛性，井给出了收敛速度。所得结果推广了一维情形下的结果。