南昌大学学报（理科版）
南昌大學學報（理科版）
남창대학학보（이과판）
JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
1期
12-16
,共5页
Lomax分布%递归核估计%经验Bayes估计%渐近最优性%收敛速度
Lomax分佈%遞歸覈估計%經驗Bayes估計%漸近最優性%收斂速度
Lomax분포%체귀핵고계%경험Bayes고계%점근최우성%수렴속도
依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在平方损失函数下两参数Lomax分布形状参数的EB估计问题.在这种损失函数下,获得了形状参数的Bayes估计,利用密度函数的递归核估计方法构造了相应的EB估计,在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.最后给出一个满足文中主要结果的实例.
依據經驗Bayes(EB)估計的思想方法,研究在平方損失函數下兩參數Lomax分佈形狀參數的EB估計問題.在這種損失函數下,穫得瞭形狀參數的Bayes估計,利用密度函數的遞歸覈估計方法構造瞭相應的EB估計,在適噹的條件下證明瞭所提齣的EB估計是漸近最優的,併穫得瞭它的收斂速度.最後給齣一箇滿足文中主要結果的實例.
의거경험Bayes(EB)고계적사상방법,연구재평방손실함수하량삼수Lomax분포형상삼수적EB고계문제.재저충손실함수하,획득료형상삼수적Bayes고계,이용밀도함수적체귀핵고계방법구조료상응적EB고계,재괄당적조건하증명료소제출적EB고계시점근최우적,병획득료타적수렴속도.최후급출일개만족문중주요결과적실례.
