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对称熵损失函数下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在对称熵损失函数下,文章讨论了两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计,经验Bayes估计,并讨论了一类(cT+d)~(-1)形式估计的可容许性和不可容许性. 相似文献
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文章在加权平衡损失函数下,得到了泊松分布参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类cX+d形式估计的可容许性和不可容许性. 相似文献
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在熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(CT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性。 相似文献
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文章在P,Q对称损失函数下,讨论巴斯卡分布参数θ的Bayes估计及其容许性,并给出了多层Bayes估计及E-Bayes估计的具体形式和Bayes置信下限。 相似文献
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文章在对称熵损失函数下,基于记录值样本,得到了指数分布参数的最小风险同变估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并讨论了一类cXU(n)+d形式估计的可容许性和不可容许性,其中XU(n)为第n个上记录值. 相似文献
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Linex损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
文章研究了在Linex损失函数下两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的Bayes估计及其容许性、多层Baves估计。 相似文献
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寿命产品可靠度的贝叶斯估计 总被引:1,自引:1,他引:0
在与信息论中的熵函数有关的一种新的加权对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品可靠度的估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式并讨论了贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计,数值算例表明研究结果能为实际生产提供稳健性较高的估计形式。 相似文献
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对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。 相似文献
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文章讨论了Pareto分布参数θ在不同的先验分布下的Bayes估计,然后讨论了在平方损失下,参数θ的形如(cT(x)+d)-1估计的可容许性. 相似文献
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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θB,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. 相似文献
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文章对于带椭球约束的增长曲线模型,在二次损失函数下给出回归系数在线性估计类中的Minimax估计,证明该估计是压缩有偏、可容许估计.在一些特殊的情形下,该估计包括了增长曲线功效岭回归估计、多元线性Minimax估计等. 相似文献
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抽样调查中样本容量n的确定极其重要,无论其取值低于或超出容许范围,都会影响到抽样估计的精确度或调查的成本和效益。样本容量的确定可以根据推算出来的公式计算,也可以根据建立在过去抽取满足统计方法要求的样本量所累积下来的经验法则来确定。 相似文献
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在基于抽样调查数据对总体参数进行估计的方法中,小域估计方法能够借助于辅助信息对小样本乃至无样本区域的参数进行有效的估计,并被广泛应用于抽样估计领域。单元水平模型作为小域估计的基本模型之一,是处理单元级别数据估计的有力工具之一。在单元水平模型的应用条件中,需假定区域随机误差和模型随机误差均服从正态分布。然而,在抽样调查中,满足这一条件的调查数据是很少的,尤其是在观测数据中出现离群值时。不满足正态性假设条件下的小域估计量会产生较大的偏差和均方误,因此有必要研究针对正态性假设和离群观测值不敏感的稳健估计方法。通过引入γ散度和γ似然函数,构建了基于单元水平模型的小域稳健估计方法,得到了模型参数的稳健估计和小域目标变量的稳健估计。与现有的稳健估计方法相比,所提新方法能更好地处理区域随机误差和模型随机误差非正态的情形,对于目标变量存在离群观测的情形,具有更好的稳健性,估计均方误更小。在利用模拟数据进行验证中,比较了不同误差分布情形下几类常用估计方法得到的估计量的均方误差,并进一步探究了随着污染分布的方差和比率变化,所得估计量的均方误差变化情形。最后,通过应用于经典的小域估计数据,进一步验证了所提新... 相似文献
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本文提出了非等间隔动态面板数据模型的估计方法,包括非线性最小二乘和最短距离估计法以及这两种估计方法的一步估计量,并且证明了这几个估计量的一致性和渐进正态性。我们使用数值模拟的方法验证了这些估计在有限样本中的估计精度,并且将这四种估计方法应用于实际的问题当中,最终得到了与以往的文献基本一致的估计结果。 相似文献
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文章首先对线性EV模型与正交最小一乘估计进行了简要介绍.对正交距离的绝对值作了一个近似处理,使得原先不可导的目标函数为一个光滑可导的函数,从而极大地方便了求解.并且通过与正交最小二乘估计、正交最小-乘估计及其算法比较,分析了这种光滑正交最小-乘的合理性和有用性. 相似文献