对称熵损失下一类指数分布族的Bayes估计

文中研究了在对称熵损失函数下,一类指数分布族参数的Bayes估计及其可容许性,并讨论了一类形式cT＋d的可容许性.     

一种对称损失下Burr分布参数的Bayes估计

文中讨论了一种对称损失函数下Burr分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明估计是可容许的.     

加权p,q对称熵损失下一类指数分布族的Bayes估计

在一种新的加权p,q对称熵损失函数下,研究了一类指数分布族参数的Bayes估计及其可容许性,得到了可靠度的Bayes估计的一般形式与精确形式,并讨论了一类形如cT+d的Bayes估计的可容许性.     

对称损失函数下定时截尾情形几何分布参数的Bayes估计

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.     

一种对称损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计

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.     

平方损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计

对Pareto分布主要作了以下的工作:在平方损失函数下,给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是_口J容许.     

线性指数分布参数的Bayes估计

对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.     

熵损失下指数分布参数的估计

在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布时,给出了其在熵损失函数下的-估计公式,并给出了容许估计的一般形式.     

指数分布无失效数据的Bayes估计及多层Bayes估计

本文讨论了指数分布无失效数据的失效率的先验分布为贝塔指数分布时,失效率的Bayes估计及多层Bayes估计,并给出了可靠度的估计,最后结合实际问题进行了计算,说明了估计的有效性.     

刻度平方误差损失下逆指数分布的Bayes可靠性分析

本文在刻度平方误差损失函数下研究逆指数分布参数的Bayes估计问题,在参数的先验分布为Gamma先验分布下,得到了参数的Bayes估计.最后,通过蒙特卡洛统计模拟试验比较分析最大似然估计和Bayes估计.     

熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计

用类似于Bayes估计的方法,研究了在熵损失函数下Poisson分布可靠度的估计.给出了在熵损失函数下Poisson分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式.     

不同损失下Poisson-Lomax分布参数的Bayes估计

对Poisson-Lomax分布参数α的Bayes估计进行研究,给出了当参数α取广义的均匀分布作为先验分布时,在几种不同损失函数下参数的Bayes估计表达式,并通过数值模拟,对不同情形下Bayes估计的效果进行比较,结果表明:在小样本下参数α的Bayes估计优于极大似然估计.     

复合LINEX对称损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计

文章在复合LINEX对称损失函数下,研究Lomax分布尺度参数已知的情况下,形状参数的Bayes估计,并通过数值模拟来验证其合理性。     

熵损失函数下Lomax分布形状参数的Bayes估计

研究了在熵损失函数下,两参数Lomax分布中形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计。     

熵损失函数下两参数指数-威布尔分布形状参数的可容许性估计

在熵损失函数下,得到了两参数指数-威布尔分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.     

平方损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计

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.     

关于指数分布参数估计的一个错误

本文证明了指数分布中参数λ最大似然估计量∧λ的期望,从而纠正了教材中的一个错误.