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1.
尤游 《洛阳师范学院学报》2013,32(5):9-12
本文主要针对指数分布的失效率在加权平方损失函数下导出了参数的Bayes估计,并利用核估计的方法构造了参数的EB估计,同时在适当条件下获得了其收敛速度O(n-2λ2s2(2s+1)(λs+1)). 相似文献
2.
Linex损失及NA样本下单边截断型分布族参数函数的EB估计 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在Linex损失函数下,充分运用同分布NA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函数的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. 相似文献
3.
在非对称损失函数-GE损失函数下,利用非参数核密度估计方法,构造了单边截断型分布族未知参数的经验Bayes(EB)估计,并在适当条件下,证明了它的收敛速度,最后,给出了一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的. 相似文献
4.
5.
PC准则下生长曲线模型回归参数阵广义岭估计的优良性 总被引：2，自引：0，他引：2
一般而言，PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则。本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估计优劣性的比较。给出了广义岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件。 相似文献
6.
黄江平 《中山大学学报论丛》2001,21(3):61-69
构造了伽玛分布族г（θ，1/2）参数的经验Bayes估计，并给出了该估计的收敛速度。在适当的条件下，该速度可以分别充分接近于1/2和1。 相似文献
7.
闻斌 《常熟理工学院学报》2007,21(4):15-19
理论研究和实践结果表明,线性回归模型中最常用的方法——最小二乘法,在一些情况下表现不理想,因此近些年来,统计学家提出了许多替代方法供选择使用。本文通过参数经验Bayes(PEB)方法构造线性回归模型中可估函数的经验Bayes(EB)估计,并分别在均方误差(MSE)准则及均方误差矩阵(MSEM)准则下讨论它相对于最小二乘(LS)估计的优良性。 相似文献
8.
尤清云 《襄樊职业技术学院学报》2009,8(5):20-23
本文讨论了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)双侧检验问题;利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数;证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性;最后给出了一个有关本文主要结果 的例子. 相似文献
9.
考虑了一类单参数指数族分布的估计问题,在熵损失下讨论了此类分布中未知参数的Bayes估计，给出了未知参数的一个无偏估计并验证了此估计量所具有的一些优良性质,最后在对称熵损失下得出了所讨论参数的Bayes估计。 相似文献
10.
11.
史建红 《吕梁高等专科学校学报》1999,15(4):22-26
本文提出了约束线性模型下回归系统的条件根方估计和广义条件根方估计,证明了在一定的条件下,两者在均方误差意义都能很好地改进回归系数的约束最小二乘估计,并讨论了它们的可容许性及广义条件根方估计中未知参数的选取方法。 相似文献
12.
孙慧慧 《周口师范学院学报》2011,28(5)
对纵向数据的线性混合模型yk=Xkβ＋Ckτk＋ek用Fisher得分迭代法得到了参数的M估计（稳健估计）,并在一系列的正则条件下,证明了参数M估计的渐近性质． 相似文献
13.
在定时截尾取损失函数为熵损失函数情形下,给出了瑞利分布参数θ的Bayes估计的一般形式,在给出先验分布的条件下得出了参数θ的Bayes估计的精确形式,最后证明了Bayes的可容许性． 相似文献
14.
基于Logistic响应模型，在二元响应数据下，将待估计的响应刺激量变换为模型的一个参数，应用鞍点逼近方法给出了该响应刺激量估计条件分布的高阶近似公式．在此基础上，引入Fiducial模型，并应用Fiducial模型给出了响应刺激量的区间估计，通过蒙特卡罗数值模拟表明，在样本量较小时，给合Fiducial模型，应用鞍点逼近方法，能够较好地估计响应刺激量． 相似文献
15.
首先给出了在对称损失函数下定时截尾情形下几何分布参数的Bayes估计的一般形式.然后在给出先验分布的条件下,给出了Bayes估计的精确形式.最后证明了此Bayes估计的可容许性. 相似文献
16.
在矩阵损失函数下，讨论多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性，在几种容许性定义下，参数KL的线性估计在线性估计类中是可容估计的充要条件被获得。 相似文献
17.
胡舒合 《韩山师范学院学报》2003,24(3):13-15
研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Nadaraya-Watson估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性，获得的结论可在时间序列分析中得到应用． 相似文献
18.
将含有两个随机效应的混合模型,借助奇异值分解,等价转换成两个新模型,给出了一个固定效应的无偏估计,并指出在满足一定条件下其方差小于最小二乘估计的方差,同时证明了新模型中参数的最小二乘估计等于原模型参数的方差分析估计。 相似文献
19.
20.
本文在不同损失函数下研究Topp-Leone分布参数的Minimax估计问题。首先给出了参数的最大似然估计,然后在对数误差平方损失函数和熵损失函数下导出了参数的Bayes估计和经验Bayes估计,最后应用Lehmann定理得到了参数的Minimax估计。 相似文献