不同先验下Pareto分布参数的Bayes估计及其容许性

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.     

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.     

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。     

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.     

巴斯卡分布可靠度的估计

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。     

基于对称熵损失和记录值样本的指数分布模型参数的估计

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.     

加权平衡损失下泊松分布参数的Bayes估计

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.     

加权平方损失函数和MUNEX损失函数下一类分布族参数的Minimax估计

文章考虑一类分布族:F(x;θ)=1-[g(x)]θ(A≤x≤B,θ>0),其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,得到了参数的Bayes估计和Minimax估计.     

Mlinex损失函数下广义指数分布形状参数的Bayes估计

文章给出了Mlinex损失函数下两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计及其容许性,并对该分布的充分统计量的逆线性形式的容许性进行讨论.最后通过蒙特卡洛模拟说明Bayes估计在小样本情形时的优良表现。     

寿命产品可靠度的贝叶斯估计

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。     

逐步增加的Ⅱ型截尾下Lomax分布形状参数的估计

文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由“平均剩余寿命”的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高.     

基于记录值样本的Rayleigh分布模型的参数估计

文章在均方误差损失函数下,基于记录值样本得到了Rayleigh分布参数的最小风险同变估计和Bayes估计,并讨论了一类cX2U(n)+d形式估计的可容许性和不可容许性.     

产品无失效概率的贝叶斯估计

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。     

Linex损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计

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。     

泊松分布变异系数的贝叶斯估计

文章在熵损失函数下,针对一组泊松样本,用参数估计方法研究了泊松分布变异系数的贝叶斯估计问题,得到了变异系数的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了它的可容许性。最后在给定置信水平1-α下研究了变异系数的贝叶斯置信区间。模拟结果表明这两种估计都具有较高的精度。     

定数截尾情形下一类分布族参数的Minimax估计

文章基于定数截尾情形,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,讨论了一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计。最后给出了数值模拟例子对极大似然估计和Minimax估计进行比较。     

定时截尾样本下广义逆指数分布参数的Bayes估计

文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差，研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。     

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。     

平方误差和LINEX损失函数下逆Rayleigh分布参数的经验Bayes估计

在平方误差和LINEX损失函数下,导出了逆Rayleigh分布参数的极大似然估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了Monte Carlo数值模拟比较结果.     

几何分布可靠度的Bayse估计

本文在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计公式和多层Bayes估计公式。通过实例验证,这两种估计公式都是稳健的,并进一步表明了在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的E-Bayes估计值比多层Bayes估计值的精度更高,稳健性更好,计算简单,便于应用。