q对称熵损失下指数分布的尾部概率和尺度参数的估计

q对称熵损失下指数分布的尾部概率和尺度参数的估计

论文摘要

本文研究在q对称熵损失函数下,指数分布的尾部概率和(关于多个指数总体的)尺度参数λ在非随机化决策下的Bayes估计和最小最大估计,并研究了e?λt0的形如的估计和λ的形如的估计的容许性,最后分别证明了在尺度参数λ的先验分布为Γ分布时这两个参数的Bayes估计的强相合性和渐近正态性.

论文目录

  • 提要
  • 前言
  • -λt0的估计'>第一章 指数分布尾部概率 e-λt0的估计
  • -λt0的 Bayes 估计'>1.1 e-λt0的 Bayes 估计
  • 0q)/(T+b))-a) 的容许性'>1.2 估计量 δ(T)=((1+(2t0q)/(T+b))-a) 的容许性
  • -λt0的 Minimax 估计问题'>1.3 e-λt0的 Minimax 估计问题
  • 0q)/(T+β+t0q)))(n+a)/2q的估计量的强相合性和渐进正态性'>1.4 形如 (((T+β-t0q)/(T+β+t0q)))(n+a)/2q的估计量的强相合性和渐进正态性
  • 第二章 q对称嫡损失下关于多个指数总体的尺度参数λ的估计
  • 2.1 一个指数总体情况下尺度参数 λ 的估计
  • 2.2 多个指数总体情况下尺度参数 λ 的估计
  • 参考文献
  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 致谢
  • 导师及作者简介
  • 相关论文文献

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