定数截尾试验下两总体双参数Pareto分布尺度参数的比较

本文研究了在定数截尾样本下,形状参数未知时双参数Pareto分布尺度参数的检验问题;并利用似然比检验的方法,获得了检验统计量及检验否定域的上下界。     

逐次定数截尾下Pareto分布参数的逆矩估计

基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计.     

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.     

逐次定数截尾下Pareto分布的可靠性分析

基于逐次定数截尾模型,文章选取未知参数的先验分布为无信息先验分布,分别在平方损失和LINEX损失下,讨论了Pareto分布的形状参数,失效率以及可靠度函数的Bayes估计。最后运用Monte Carlo方法对Bayes估计和极大似然估计的MSE,进行了模拟比较。结果表明在LINEX损失下的Bayes估计更优。     

基于逐步递增的Ⅱ截尾样本的Rayleigh分布参数的Bayes收缩估计

在逐步递增的Ⅱ截尾试验下,文章针对Rayleigh分布参数的估计问题,在平方误差损失函数下得到了未知参数的Bayes估计,同时提出了一种新的估计方法-Bayes收缩估计.数值模拟结果表明提出的Bayes收缩估计较Bayes估计更加稳健.     

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。     

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.     

广义Pareto分布模型参数的近似估计及应用

文章利用极大似然估计法及泰勒公式给出了广义Pareto分布模型参数估计,并在确定阈值的基础上对多种元素的广义Pareto分布模型参数进行了估计,经Kolmogorov检验证实该近似估计法的合理性和有效性。     

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.     

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。     

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。     

基于随机右截尾样本的指数分布的环境因子估计

文章研究了随机右截尾情形下指数分布的环境因子的参数估计,在两环境下样本容量相同的条件下,得到了指数分布的环境因子的最大似然估计与区间估计.     

定时截尾下具有缺失数据的两个几何总体参数的估计

文章利用极大似然估计方法,研究定时截尾下具有部分缺失数据的两个几何总体的参数估计问题,以及两几何总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性以及渐进正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布。     

混合双参数Pareto分布的假设检验

Pareto分布因其厚尾特点,在金融分析、寿命分析中都是非常重要的统计模型。由于混合分布模型已经成为分析复杂现象的一个重要工具,文章主要研究混合Pareto分布的假设检验问题,通过寻找统计量,提出了χ2和U检验法,并比较了这两种检验方法的适应领域。模拟计算说明了这两种检验方法的可行性。     

混台双参数Pareto分布的假设检验

Pareto分布因其厚尾特点,在金融分析、寿命分析中都是非常重要的统计模型.由于混合分布模型已经成为分析复杂现象的一个重要工具,文章主要研究混合Pareto分布的假设检验问题,通过寻找统计量,提出了x2和U检验法,并比较了这两种检验方法的适应领域.模拟计算说明了这两种检验方法的可行性.     

市场风险资产损失服从Pareto分布的VaR计量

目前VaR模型是测量和管理商业银行市场风险的主流方法.运用VaR的计算原理,利用Pareto分布描述风险资产损失的尖峰厚尾特征,得到市场风险资产VaR计算公式,并且分析了VaR的影响因素,最后利用历史数据进行VaR的实例计算.     

NA样本情形下双参数指数分布族参数EB估计的渐近性讨论

文章讨论了双参数指数分布的位置参数在LINEX损失函数下的Bayes估计。在NA样本情形下,利用概率密度函数的核估计方法,构造了边缘分布的概率密度估计;按照参数的Bayes估计形式,提出了参数的经验Bayes（EB）估计函数。在一定的条件下可以证明所提出的这个经验Bayes估计函数是渐近最优的,并获得其收敛速度。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。     

指数-威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟.结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高.     

Linex损失及PA样本下单边截断型分布族参数的EB估计

文章在Linex损失函数下,充分运用同分布PA样本密度函数的核估计方法,构造了一类单边截断型分布族参数的EB估计,并建立了它的收敛速度,在一定条件下这个收敛速度可充分接近1。     

逐步删失场合Pareto分布的参数估计

文章考虑两类逐步删失场合的Pareto分布的参数估计问题,在Ⅰ型逐步删失场合,形状参数的极大似然估计没有显式表达式,故采用图解法求出其极大似然估计;在Ⅱ型逐步删失场合,我们能得到两个参数的极大似然估计量。