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在Entropy损失函数下,利用构造多层先验分布的方法求出了指数威布尔分布参数的多层Bayes估计,然后根据经验Bayes估计的思想,利用密度函数的核估计方法,构造了参数的经验Bayes估计并证明了该估计的渐进最优性和可容许性,最后运用随机模拟,将其与平方损失函数下的Bayes估计以及极大似然估计(MLE)进行了比较,结果表明:Entropy损失下的Bayes估计较后两种估计好。 相似文献
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本文研究了在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、多层Bayes 估计及E-Bayes估计,并运用Monte Carlo随机模拟对各个估计值进行比较. 相似文献
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在双边定数截尾样本下讨论了线性指数分布中未知参数的极大似然估计和Bayes估计.通过Newton-Raphson迭代法得到了参数的极大似然估计,并证明了极大似然估计的唯一存在性.选取无信息先验分布与共轭先验分布,分别在对称损失函数和非对称损失函数下,通过Tierney-Kadane近似讨论参数的Bayes近似估计.利用MatlabR200b模拟了未知参数的极大似然估计的均方误差以及Bayes估计的均方误差,结果表明:不同样本量不同截尾方案下,选取Gamma先验分布并在平方损失函数下,未知参数的Bayes估计的均方误差是最小的. 相似文献
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混合weibull分布是可靠性分析中的一类重要的分布,假设样本服从二重混合weibull分布,即可给出后验参数估计.本文采用基于Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC),设计了用于参数Bayes估计的抽样方案,通过模拟研究,与EM方法进行比较.结果显示,采用Bayes方法估计参数具有一定的优越性. 相似文献
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在正态分布的先验分布为逆分布时,研究了刻度参数在熵损失函数下的E—Bayes估计和多层Bayes估计,证明了该参数的Bayes估计是容许的,并证明了在熵损失函数下计算出的正态分布参数的E—Bayes估计与多层Bayes估计是渐近相等的. 相似文献
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逐步二型删失数据在生存分析中的应用较为广泛,因此在逐步二型删失数据下推导了广义Pareto分布中的尺度参数的极大似然估计与Bayes估计的估计形式,并在平方损失函数下,基于MCMC方法与Lindley近似法,给出了广义Pareto分布尺度参数的Bayes估计.结果表明:贝叶斯估计方法优于极大似然估计方法,MCMC后验抽样下的Bayes估计优于Lindley近似方法. 相似文献
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分组数据下指数分布参数的Bayes估计 总被引:4,自引:0,他引:4
周翠娥 《和田师范专科学校学报》2005,25(1):150-151
当数据为分组型时,本文给出了当寿命分布为指数分布时参数的Bayes估计及平均寿命的Bayes置信下限,并对三种估计下限进行了模拟比较。 相似文献
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在逐步Ⅱ型截尾样本下讨论了逆Rayleigh分布参数的估计问题,给出了参数的最大似然估计,并在三种不同的损失函数下给出了参数的Bayes估计和区间估计.最后给出了数值模拟的例子。 相似文献
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研究了在平方损失下,两参数Lom ax分布中形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计. 相似文献
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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
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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
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指数分布无失效数据参数的Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在参数的先验分布为不完全Beta分布和指数型分布时,给出了参数的多层Bayes估计和综合Bayes估计,从而可以得到可靠度的估计. 相似文献
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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
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李权权 《通化师范学院学报》2010,31(8):13-14
文中研究了在一种对称损失函数下,Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计及其可容许性,并给出了Bayes估计的置信下限和多层Bayes估计. 相似文献
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文中对给定容量为n的一个伽玛分布样本,在刻度平方误差损失函数下,研究了伽玛分布参数的Bayes估计,证明了这一估计是可容许的,并给出了未知参数的Bayes区间估计. 相似文献
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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