基于相协样本下刻度指数族和单边截断型分布族参数的Bayes统计推断理论

基于相协样本下刻度指数族和单边截断型分布族参数的Bayes统计推断理论

论文摘要

经验Bayes(EB)方法应用在多次面对具有相同结构的Bayes决策序列时的统计推断问题,这一方法在文献中有很多讨论,本文第一章对此作了简单的回顾,并给出了本文的主要结果。本文第二章,第三章基于同分布弱平稳正相协(PA)样本,在加权平方损失下获得了刻度指数族参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(E·B)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并且获得了渐近最优E·B估计的收敛速度。最后,给出了满足主要结果的例子。本文第四章在平方损失下对单边截断型分布族基于同分布弱平稳正相协(PA)样本,构造了位置参数函数的经验Bayes(E·B)估计,在适当的条件下,证明了位置参数函数的经验Bayes(E·B)估计是渐进最优的并获得了其收敛速度。第五章,基于同分布弱平稳正相协(PA)样本,对一类单边截断型分布族在Linex损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(E·B)估计,证明了该估计是渐近最优的并且获得了它的收敛速度,最后给出适合定理条件的一个例子。最后在第六章,给出总结及展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 综述
  • 1.1 绪言
  • 1.2 综述
  • 第二章 PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的 EB估计
  • 2.1 经验 Bayes估计
  • 2.2 EB估计的渐近最优性
  • 2.3 例子
  • 第三章 PA样本下刻度指数族参数的 EB估计的收敛速度
  • 3.1 经验 Bayes估计
  • 3.2 一些引理及主要结果
  • 3.3 例子
  • 第四章 PA样本下单边截断型分布族位置参数函数的 EB估计
  • 4.1 E·B估计的提出及主要定理
  • 4.2 一些引理及定理的证明
  • 第五章 Linex损失下单边截断型分布族参数的 EB估计的收敛速度
  • 5.1 EB估计的提出
  • 5.2 主要结果
  • 第六章 总结及展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间完成的论文
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