对预测模型优劣性评价的方法探讨

根据预测的目的建立损失函数，来衡量预测误差给管理决策带来的损失，以损失函数取得最小值可以作为评价预测模型最优准则。文章提出了建立损失函数和对预测模型进行优劣性评价的一般方法     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于非对称二次损失的参数设计

文章研究了非对称二次损失函数下的参数设计问题.证明了对于任意分布而言,在非对称二次损失函数下,重数应设计为目标值减去标准差乘以调整系数.此外,文章还以正态分布为例,介绍了在非对称二次损失函数下进行参数设计的步骤.     

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。     

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。     

基于Bayes统计决策的误差测定方法

文章利用Bayes统计决策方法对统计数据的误差进行检验,在鉴定统计数据精度的过程中,引入了试验费用损失与参数性能损失相结合的损失函数,得到了先验分布公式,Bayes决策不等式及Bayes风险的计算,理论上给出了一种测定数据精度的可靠方法。为实际中的统计数据处理提供了一个更为科学、合理的理论依据。     

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。     

三参数Burr分布经验贝叶斯估计的渐近性

文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。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。     

基于质量损失函数的最优过程均值和质量投资决策

文章基于不对称田口质量损失函数,在生产成本基础上,考虑报废、返修、质量损失成本和质量投资成本,建立了综合的成本模型,讨论了最优质量投资决策和最优过程均值的确定.通过数值计算,说明了所建模型对改进产品质量,减少生产成本有显著意义;并对各参数对最优结果的影响进行了分析.     

复合LINEX对称损失下Poisson分布参数的Bayes估计与应用

文章主要在复合LINEX对称损失函数下,研究Poisson分布参数λ的Bayes估计。并举出具体的例子说明其应用性,最后通过数值分析来验证该Bayes估计的合理性。     

定数截尾情形指数-泊松分布参数的Bayes估计

文章在对称和非对称损失函数下研究指数-泊松分布参数的Baves估计问题;基于广义无信息先验和定数截尾情形,给出了参数λ在三神不同损失函数下Baye5估计的精确表达式;最后运用Monte-Carlo随机模拟方法对估计进行比较.结果表明,加权平方损失下Bayes估计的精确度和稳健性较好,适合用来对参数λ进行统计推断.     

多元简单随机抽样与二相抽样的最优分配

不同于一般意义下的最优分配,文章研究了在多元简单随机抽样与多元二相抽样中当抽样费用固定时使得损失函数最小的情况下的样本量的最优分配问题.得出了这种情况下确定样本容量的方法.