参数有限制条件下最优同变点预测量的改进

考虑了在位置分布族与尺度分布族中,当未知的分布参数含有限制条件下,对参数无限制下给出的未知随机变量的最优同变点预测量进行改进。在一定条件下,利用IERD方法构造一族改进后的点预测量。

序限制下的同变预测

在统计决策理论框架内讨论了非对称损失下未知随机变量的点预测问题,将估计理论中改进同变估计量方法引入到统计预测问题.通过利用分布函数中未知参数之间的序限制,对无序限制下的最优同变预测量进行了改进,在一定条件下,构造出一族改进预测量,从而解决了常用同变预测量的改进问题.通过举例给出了具体问题的改进预测量.

LINEX损失下的最优同变预测问题

从统计决策理论角度考虑了统计预测问题。在非对称LINEX损失下,给出了最优同变预测量并举例进行了说明。

Stein损失下的统计预测问题

在统计决策理论框架内考虑了Stein损失下的统计预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的最优同变预测量进行了改进,构造了一族改进预测量,从而解决了Stein损失下最优同变预测量的改进问题,并给出了相应的例子.

非对称损失下的统计决策理论在经济中的应用

在统计决策理论的框架内研究了随机变量的预测问题。在非对称Linex损失下,对具体的经济问题,给出了最优位置同变和最优位置尺度同变预测量。