刻度平方误差损失下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

本文主要研究了在刻度平方误差损失函数下先验分布为伽马分布的艾拉姆咖分布参数的Bayes估计、多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了三种估计的稳健性和精确度,其中多层Bayes估计的稳健性和精确度都是最高的。

缺失数据样本下艾拉姆咖分布的参数估计

首先给出艾拉姆咖分布次序统计量的密度函数,得到次序统计量的相关特征数;其次在缺失数据样本下给出参数的无偏估计、近似极大似然估计及置信区间;最后通过实例计算出参数的几种估计,验证其优良性.

艾拉姆咖分布均值比的Bayes估计及检验

给出艾拉姆咖分布在定数截尾场合下均值比k的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到k的拟矩估计;取共轭先验分布给出k的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;通过实例给出不同截尾样本下k的点估计和区间估计.

艾拉姆咖分布的统计推断

为了对艾拉姆咖分布参数进行参数估计,利用数学归纳法和卷积公式,给出艾拉姆咖分布参数的充分统计量,在此基础上得出分布参数的一致最小方差无偏估计和置信区间的计算公式.经计算机模拟,利用Matlab产生的随机数验证所给点估计公式和区间估计方法的有效性.结果表明所给估计量准确性高,区间估计方法正确可用.

基于截尾样本不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

给出了艾拉姆咖分布参数在定数截尾样本下的极大似然估计;在Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的;通过实例,对所给的几个估计的优良性进行了分析。

艾拉姆咖分布参数的EB单侧检验

艾拉姆咖分布在武器装备的维修理论中具有重要作用。在独立同分布条件下研究了艾拉姆咖分布参数的经验贝叶斯检验问题。在对贝叶斯检验函数的临界点的特定要求下构造了分布参数的经验贝叶斯检验函数,给出了其渐近最优性的证明;在合适的条件下得出了收敛速度,并给出了一个满足条件的例子。

艾拉姆咖分布次序统计量的性质

研究艾拉姆咖分布次序统计量的性质,给出其密度函数,数学期望和方差,证明它的间隔不独立且不同分布.

复合Linex损失下艾拉姆咖分布参数的贝叶斯估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失下,得到了艾拉姆咖分布参数的唯一的贝叶斯估计。进一步讨论该贝叶斯估计的容许性,得出了所给估计为容许估计的条件。

不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

首先给出了艾拉姆咖分布在全样本场合下参数的极大似然估计;其次在熵损失、Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的;最后通过实例,对所给的几个估计的优良性进行了分析。

Mlinex损失函数下艾拉姆咖分布的Bayes估计

文章在Mlinex损失函数下讨论了艾拉姆咖分布参数θ的Bayes估计,获得Bayes估计θ_B,并说明了其可容许性。最后通过数值模拟,说明艾拉姆咖分布在Mlinex损失函数下的Bayes估计的合理性及优越性。

具有部分缺失数据的两个艾拉姆咖分布总体参数的估计与检验

在数据缺失样本下研究了艾拉姆咖分布的参数估计和假设检验.根据似然函数给出了参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了两总体参数之差的置信区间和假设检验.

艾拉姆咖分布参数变点的统计推断

基于艾拉姆咖分布,利用CUSUM方法,讨论参数θ变点的假设检验与参数估计问题.首先定义参数变点检验统计量T k,得到检验变点的方法.然后证明变点位置估计的强相合性,同时给出收敛速度.最后利用数值模拟说明检验的合理性和有效性.

复合Mlinex损失下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

在复合Mlinex对称损失下,就参数的先验分布分别为共轭先验、无信息先验以及Jeffreys先验,研究艾拉姆咖分布参数的Bayes估计.通过数值模拟得到Bayes估计值并进行了比较,结果表明当先验分布为共轭先验时,Bayes估计值最优,最后的实证分析证明了模拟的结果.

艾拉姆咖分布中参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

在共轭先验分布为逆伽马分布的情况下,求出了艾拉姆咖分布中参数θ的估计的损失函数的Bayes估计及风险函数的Bayes估计,同时给出了其为一个保守估计的一般条件。

艾拉姆咖分布参数多重模糊假设检验的贝叶斯方法

模糊假设检验问题是应用统计推断和统计决策中处理模糊概念的一种比较重要的情形.对于艾拉姆咖分布参数的模糊假设检验问题,本文在特定的损失函数下研究了其贝叶斯解,并给出了数值算例.其中,先验分布考虑了Jeffreys先验和共轭先验.

艾拉姆咖分布参数的Minimax估计

针对艾拉姆咖分布参数的点估计问题,假定在Jefferys无信息先验分布条件下,求解了参数在Mlinex损失函数和加权平方损失函数下的精确估计值,得到了参数的Minimax估计.

复合Mlinex损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

在本文中,我们采用了一种复合的Mlinex损失函数作为研究的基础准则,艾拉姆咖是一种衡量统计模型优良性的指标,通常用于模型选择。当我们在模型中引入逆伽玛分布作为先验分布时,我们利用Mlinex损失函数来评估艾拉姆咖指标的表现,并且讨论了该分布下三种不同的参数估计方法:Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计。为了验证这些估计方法的性能,本文采用了数值模拟的方法。通过构建模拟数据集,并应用上述估计方法,可以观察它们在不同情况下的表现。模拟结果显示,这三种估计方法都表现出了良好的稳健性。

不同损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计——全样本情形

艾拉姆咖分布在装备的维修理论中具有重要的作用。文中首先给出了这类分布在全样本场合下参数的极大似然估计;由于参数的Bayes估计的优良性与所选取的损失函数有关,因此分别在熵损失、Linex损失、二次损失、平方损失和平衡损失函数下,给出了参数的Bayes估计如2n/(2∑n i=1ti+λ)等,并证明了所给估计都是容许的;通过随机模拟比较了几类估计的均方误差以及与真值的偏差,从这两方面来看,在熵损失和平衡损失函数下θ的Bayes估计是较优的;最后通过一个实例,计算了几类估计的值并进行了分析,显示几类估计值相差不大。

不同先验分布下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

首先在定数截尾场合下,分别取共轭先验、Jeffreys先验和无信息先验,给出了艾拉姆咖分布参数的Bayes点估计和区间估计;其次用极大似然法得到超参数的估计值;然后通过随机模拟得到参数估计的均值和均方误差;最后由一个实例给出了不同截尾样本下参数的三种点估计和区间估计,并把它们进行了比较.

艾拉姆咖分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了艾拉姆咖分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次由"平均剩余寿命"的概念得到了参数的拟矩估计;然后取共轭先验分布给出了参数的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;最后通过实例给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计.