偏态分布截断参数的经验Bayes检验

偏态分布是对称分布的一种推广,在实际生活中应用广泛,其中截断参数对界定偏态分布的边界具有重要意义.文中基于经验Bayes检验方法,研究了偏态分布截断参数的假设检验问题.考虑普通Bayes检验中先验密度的未知性和不确定性,利用递归核估计的密度函数代替未知的先验密度函数.定义检验的加权线性损失函数,从而更好地刻画了决策风险.在给定条件下证明了所提出检验函数的渐近最优性,同时给出确定的收敛速度.最后通过实例验证了文中的理论结果.

两参数Burr Ⅻ分布的经验Bayes检验问题

Burr Ⅻ分布在保险精算、经济学、社会学、环境学等中有着非常重要的应用价值,已经被列入精算师常用的八大分布之中,由此可见对Burr Ⅻ分布的研究有着重要的现实意义和理论价值。本文主要对两参数Burr Ⅻ分布分别在绝对值损失和加权平方损失下,利用核估计方法构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验函数,证明了所提出的EB检验函数均是渐近最优的并获得了EB检验函数的收敛速度。最后,给出了一个例子,说明适合定理条件的先验分布是存在的。

单边截断分布族参数的经验Bayes检验:NA样本情形

本文运用同分布 NA样本密度函数的核估计 ,构造一类单边截断型分布族参数的经验 Bayes检验 ,讨论它的渐近最优性 ,建立其收敛速度 .在适当的条件下 ,证明了该收敛速度可以任意接近于 1 ,最后给出适合定理条件的一个例子 .

Lindley分布参数的经验Bayes检验的收敛速度

文章讨论了独立同分布样本情形下Lindley分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题。利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,在适当条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度。

连续型单参指数族参数的经验Bayes检验问题:NA样本情形

本文对连续型单参指数族单边和双边假设检验问题导出了Bayes检验函数 ,利用同分布NA样本构造了经验Bayes(EB)检验函数 ,在适当条件下证明了EB检验函数的渐近最优性并获得了其收敛速度 。

NA样本下两参数Lomax分布形状参数的经验Bayes检验

文章在加权线性损失函数下,讨论了NA样本情形下两参数Lomax分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0圮H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性,并在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(n-12)。

舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes检验问题

本文研究了舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.

威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在"线性损失"下,文章研究了威布尔分布族刻度参数经验Bayes(EB)检验问题,并利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了它的收敛速度,最后给出一个有关主要结果的例子。

刻度指数族参数的经验Bayes检验问题

论文在加权“线性损失”下讨论刻度指数族中参数的经验Bayes (EB)检验问题 .利用概率密度函数及其导数的核估计方法构造了EB检验函数 ,并证明它的渐近最优性 ,获得其收敛速度 .最后 ,给出两个应用 .

随机效应模型中方差分量的经验Bayes检验问题

给出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes检验的判决函数,利用核估计的方法,构造了相应的经验Bayes(EB)检验的判决函数.在适当的条件下证明了EB判决函数是渐近最优的且有收敛速度.给出了模型的特例和推广.最后,举出一个满足定理条件的例子.

两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes检验

本文讨论了线性指数分布参数的经验Bayes单边检验问题。对于两两NQD样本序列,利用核函数估计方法给出了检验函数。证明了该检验函数是渐近最优的,并在适当的条件下得到其收敛速度。

刻度指数族参数的经验Bayes检验的收敛速度

在“加权线性损失”下讨论刻度指数族中参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用基于Bessel函数的核估计方法构造了EB检验函数.在适当的条件下证明了获得的EB检验函数是渐近最优的具有收敛速度O(n-1ln6n).最后给出一个满足定理条件的例子.

指数分布定数截尾情形失效率函数的经验Bayes检验问题

本文讨论指数分布定数截尾情形下失效率函数的经验Bayes(EB)检验问题,利用核估计方法构造了EB检验函数并获得了它的收敛速度,最后给出一个满足定理条件的例子。

负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

在加权“线性损失”下讨论了负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o.)性,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(-n 1/2).

刻度指数族参数的经验Bayes检验函数收敛速度的改进

在加权线性损失下导出了刻度指数族中参数单调的Bayes检验函数,利用同分布负相协(NA)样本情形概率密度函数及其导数的核估计构造了经验Bayes(EB)检验函数,获得了EB检验函数的收敛速度.在适当的条件下,这一收敛速度可任意接近O(n^(-1)),改进了文献中已有的结果.对同分布正相协(PA)样本和独立同分布(iid)样本情形,亦可获得类似结论.最后给出了一个满足文中主要结果的例子.

NA样本下Rayleigh分布参数的经验Bayes检验

文章在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Rayleigh分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0圳H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性;在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(n-1/2)。

一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

讨论了独立同分布样本情形下一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数.在适当的条件下,证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度.最后,给出了一个满足丈中主要结果的例子.

Pareto分布参数的经验Bayes检验的收敛速度:NA样本情形

本文讨论了NA(negativeassociation)样本情形Pareto分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了其收敛速度.

两两NQD样本下Burr XII分布参数的经验Bayes检验问题

研究了同分布两两NQD样本情形下Burr XII分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了经验Bayes检验函数的渐近最优性,并获得其收敛速度.最后给出一个有关本文主要结果的例子.

一类特殊的指数分布族参数的经验Bayes检验:NA样本

在线性损失函数下,对NA样本下一类指数分布族参数θ的经验Bayes单侧检验问题进行了研究.通过构造参数的经验Bayes单侧检验函数,获得了它的渐近最优(a.o)性,在适当条件下得出了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可以任意接近O(n-1/2).