条件泊松抽样下的经验Bayes概率分布置信域估计

采用Mlinex损失函数优化传统损失函数,获取条件泊松抽样下的经验Bayes概率分布置信域估计区间,以及先验分布式逆Gamma分布情况下的后验密度函数,依据该后验密度函数获取参数的Bayes估计,证明该Bayes估计的可容许性,并在置信水平1-α情况下,获取参数的Bayes置信下限和最高后验区间估计.实验结果表明,该方法的估计精确度和运算效率较高,有较强的稳定性.