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。     

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。     

统计数据质量评价方法与误差分布研究

我国统计数据质量的评价方法主要有逻辑性评价方法、从异常值角度评估、从误差角度评估、Bayes决策法以及SARIMA等。文章认为,我国统计数据质量不高的主要原因在于统计数据失真,不完整,时效性差,适用性不强,非同一性,统计手段和方法落后以及逻辑分析不合理等。其误差分布的来源在于系统性误差,这些误差存在于调查的设计、实施、计量和整合等阶段。     

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。     

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。     

一类非对称损失函数下几何分布可靠度Bayes估计

文章在一类非对称损失损失函数下,讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题.在可靠度的先验分布为贝塔共轭先验分布下,得到了可靠度的Bayes估计、多层Bayes估计,最后给出了一个实际应用例子.     

制造业生产物流装备系统故障诊断的贝叶斯决策判据

贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。文章针对制造业生产物流装备系统状态监测和故障诊断,分析、研究基于最小错误率和最小风险的Bayes决策判据,提高装备系统故障诊断水平。     

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.     

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.     

单失效数据情形下寿命产品可靠度的Bayes分析

文章在一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从Pascal分布的产品可靠度在只有一个数据失效情况下的Bayes估计问题。对给定的Beta先验分布,得到了可靠度的Bayes估计的精确形式,并研究了它的性质;最后得到了可靠度的多层Bayes估计以及E-Bayes估计的形式。     

加强统计监督,确保数据质量

统计数据质量是统计工作的生命,统计数据质量的高低不仅影响统计工作的声誉,而且直接影响经济建设。准确可靠的统计数据,是科学决策的依据,也是搞好统计服务和监督的基础。统计数据质量的好坏,至关重要,不准的统计数据,可能导致决策的重大失误,造成不可估量的损失。因而提高统计数据质量是当务之急的大问题。     

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。     

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。     

基于熵损失和记录值样本的指数分布模型参数的估计

文章在熵损失函数下,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,并给出了数值模拟例子。     

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.     

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.     

Lomax分布族形状参数的经验Bayes双侧检验

文章在“平方损失”下,研究了Lomax分布族形状参数经验Bayes(EB)双侧检验问题,利用概率密度函数的递归核估计,构造了形状参数的经验Bayes检验函数,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了其收敛速度.     

提高铁路统计数据质量的思考

统计是国家实行科学决策和现代化管理的一项重要的基础工作,是国家宏观调控和有效监督的必要依据。但是,近年来由于受到社会上一些不正之风的影响,在各种利益的驱动下,一些单位不负责任地虚报、瞒报、伪造、篡改、拒报统计数据,导致统计数据严重失真。这种失实的、相互矛盾的统计数据,无疑给决策者们以误导,给调控和决策造成损失和危害。为保障铁路统计数据准确可靠,提高统计数据质量,本文就统计数据失真问题进行浅析。     

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.