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.     

Pareto分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

文章在共轭先验分布下,研究pareto分布参数1/θ的损失函数和风险函数的Bayes估计,并对各种Bayes估计的性质进行讨论,最后指出各种Bayes估计的合理性。     

平衡损失函数下的双相依信度估计

文章结合信度定价原理,考虑保费的目标估计,各风险组之间的共同效应以及不同年份之间风险的时间变化效应,得到平衡损失函数下具有双相依结构的信度估计,进一步,导出相应的Bühlmann和Bühl-mann-straub信度估计,从而推广了经典的信度原理。     

关于我国地震灾害损失分布函数的研究

文章以1978～2006年间我国发生的183起地震灾害事故为样本,选取地震损失额、每年发生地震次数为指标,建立我国地震灾害损失分布函数。针对地震损失额利用经验剩余函数值分析损失分布集中程度、初步估计损失分布函数,分组处理样本数据、拟合分布图像、参数估计、单个样本非参数检验,确定损失分布函数为对数正态分布;针对每年发生地震灾害次数初步估计分布函数,通过历史频率与理论概率比较判断拟合效果、确定分布函数为泊松分布。     

不同损失下指数-威布尔分布参数的Bayes估计

文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数.     

Laplace分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

文章给出了在共轭先验分布下,Laplace分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计及其为保守估计的一般条件,说明了该条件的合理性;并用上证指数收益率数据作了实证分析。     

Pareto分布中形状参数的估计问题

本文研究了当a已知时,Pareto分布中形状参数的估计。首先求得了θ的一致最小方差无偏估计(UMVUE),并证明了它在平方损失下是不可容许的。当θ有先验信息时,分别在平方损失和熵损失下讨论了θ的Bayes估计,并说明了其容许性。其次,在熵损失下,讨论了一类形如(cT(x) d)-1(d>0)的估计的容许性。最后,给出了θ的置信下限。     

熵损失函数下两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计

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。     

基于记录值样本的指数分布参数的损失与风险函数的Bayes估计

文章基于记录值样本,利用Rukhin提出的一类新的损失函数,将决策误差和统计判别法则结合起来,在共轭先验分布下得到了指数分布参数的损失函数和风险函数的Bayes估计,并给出了相应的Bayes估计为保守估计的条件。     

熵损失函数下广义线性混合模型协方差矩阵谱的分解估计

文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。     

对称熵损失函数下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

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.     

NA样本下Burr Type Ⅻ分布形状参数的经验Bayes检验

文章在加权线性损失函数下,基于NA样本,讨论了两参数Burr Type Ⅻ分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θθ0 H1:θ>θ0;利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验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Ο(n-1/2)。     

一类回归损失函数集Vγ维的研究

损失函数集的Vγ维的有限性是学习过程具有一致性的充分必要条件。因此,研究Vγ维具有重要意义。本文讨论了无限维再生核希尔伯特空间(RKHS)中半径为R的球内回归估计的一特殊类型损失函数集Vγ维的有限性,给出了其Vγ维的上界估计。从而确保了此类回归机器的依概率一致收敛,使其具有较好的推广能力。     

NA样本下BurrTypeX11分布形状参数的经验Bayes检验

文章在加权线性损失函数下,基于NA样本,讨论了两参BurrTypeX11分布参数口的经验Bayes单侧检验问题：Ho：θ≤θo H1：θ〉θo;利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验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）。     

动态测量误差损失函数研究

测量误差损失是评价测量系统测量质量优劣的常用指标之一。现有的测量误差损失函数是针对静态测量的,但被测量往往是动态变化的。在假设测量特性值与被测量呈线性关系的条件下,文章探讨了被测量为标准和被测量为实物的测量误差评价方法;提出了被测量为标准和被测量为实物的动态测量误差损失函数;给出了应用实例。     

复合LINEX对称损失下Pareto分布形状参数的E-Bayes估计及应用

在统计决策问题中,统计决策及参数估计的优劣性在很大程度上依赖于损失函数形式的选取.文章主要在在复合UNEX对称损失函数下,研究了Pareto分布在其尺度参数σ已知的情况下利用共轭先验分布求出其形状参数θ的E-Baves估计:并举出具体的数值例子说明其应用性.通过数值分析对其形状参数的Baves估计和E-Baye8估计进行比较,说明后者比前者较优.     

相对损失函数下的保费估计

在经典的信度理论中,几乎所有的保费模型都建立在纯保费基础上。但是在实际保险业务中,要求收取的保费带有安全负荷。文章在相对损失函数下,建立了保费估计模型,得到了该模型下风险保费的6个估计,即聚合保费、聚合估计、Bayes保费、Bayes估计、信度保费和信度估计,并验证了这些估计的相合性。文章还将这6个估计分为两类,用例子比较了这两类估计的异同。     

基于质量损失函数的ARMA控制图经济设计

为提高统计过程监控灵敏度并减少监控费用,文章研究了自回归移动平均(ARMA)过程的统计与经济设计问题.首先构建ARMA控制图监控自相关过程,基于田口质量损失函数对ARMA控制图进行经济设计并构建经济模型;利用遗传算法求解,确定ARMA控制图的五个参数[n,h,k,φ,θ]最优组合,使单位时间费用最低.最后,对该模型的参数进行灵敏度分析,由此得出在实际监控过程中与单位时间期望费用相关的参数,以减少质量损失.     

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←→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0(n-1/2).     

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(<=>)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).