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连续型单参数指数族参数的EB估计的渐近最优性及收敛速度 被引量:1
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作者 薛留根 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1994年第1期35-45,共11页
本文用一般的最近邻估计的方法研究了连续型单参数指数族参数的经验Bayes估计的渐近最优性,并对其收敛速度问题进行了讨论.
关键词 指数族参数 贝叶斯估计 EB估计
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连续型多参数指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度
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作者 薛留根 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1995年第S1期73-81,共9页
本文用一般的最近邻型估计的方法研究了连续型多参数指数族参数的经验Bayes估计,在通常的条件下,给出了估计的较理想的收敛速度.
关键词 连续型多参数指数 经验BAYES估计 收敛速度
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强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯估计 被引量:3
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作者 雷庆祝 秦永松 《应用数学》 CSCD 北大核心 2016年第1期143-151,共9页
本文研究强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯(EB)估计.在较弱的正则条件下,给出所提出的EB估计的收敛速度.
关键词 Α-混合 连续型单参数指数分布 EB估计 收敛速度
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连续型单参数指数族中参数经验Bayes估计的渐近结构 被引量:1
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作者 高集体 陈桂景 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 1990年第6期779-788,共10页
本文讨论了参数经验Bayes(EB)估计及其它的泛函的渐近结构,在适当条件下,得到了EB估计及其它的泛函的收敛性和渐近分布。
关键词 连续型单参数指数 渐近结构 参数经验Bayes估计 泛函 收敛性 极限分布
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Karlin定理的推广和应用
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作者 徐兴忠 吴启光 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2000年第2期192-198,共7页
Karlin定理是研究估计量的容许性的有效工具,但是这个定理是建立在单参数指数族分布下的.本文在多参数指数族分布下给出了Karlin定理的一个推广,并将它应用到正态分布,Poisson分布,二项分布,指数分布,逆二项分布和Wishart分布,得到了一... Karlin定理是研究估计量的容许性的有效工具,但是这个定理是建立在单参数指数族分布下的.本文在多参数指数族分布下给出了Karlin定理的一个推广,并将它应用到正态分布,Poisson分布,二项分布,指数分布,逆二项分布和Wishart分布,得到了一些有意义的结果. 展开更多
关键词 参数指数分布 参数估计 容许性 Karlin定理
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