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多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度
1
作者
杨亚宁
韦来生
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1995年第1期92-102,共11页
本文构造了多参数离散指数族参数的渐近最优的经验Bayes(EB)估计,若记B_n(δ_n,G)为δn的全面Bayes风险,R_G最小Bayes风险,则在某些条件下c_1n~(-1)<R_n(δ_n,G)-R_G≤c_2n^-λ(μ-2)/μ对0<λ<1,μ>2成立,其中c_1...
本文构造了多参数离散指数族参数的渐近最优的经验Bayes(EB)估计,若记B_n(δ_n,G)为δn的全面Bayes风险,R_G最小Bayes风险,则在某些条件下c_1n~(-1)<R_n(δ_n,G)-R_G≤c_2n^-λ(μ-2)/μ对0<λ<1,μ>2成立,其中c_1,c_2为正的常数,
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关键词
收敛速度
离散指数族
贝叶斯估计
EB估计
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职称材料
广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间
2
作者
陈筠筠
林建华
林少炜
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期634-637,共4页
针对广义离散型指数族ARMA模型,采用Scoring算法对模型进行参数估计,并得到Scoring算法中方向向量的计算公式;再运用分块移动Bootstrap构造参数的置信区间,这种方法更加实用,收敛速度快,并在模拟数据和真实数据部分都得到令人满意的结果.
关键词
广义
离散
型
指数
族
ARMA模型
Scoring算法
分块移动Bootstrap
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职称材料
题名
多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度
1
作者
杨亚宁
韦来生
机构
中国科技大学
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1995年第1期92-102,共11页
基金
The project is supported by the National Natural Science Foundation of China
文摘
本文构造了多参数离散指数族参数的渐近最优的经验Bayes(EB)估计,若记B_n(δ_n,G)为δn的全面Bayes风险,R_G最小Bayes风险,则在某些条件下c_1n~(-1)<R_n(δ_n,G)-R_G≤c_2n^-λ(μ-2)/μ对0<λ<1,μ>2成立,其中c_1,c_2为正的常数,
关键词
收敛速度
离散指数族
贝叶斯估计
EB估计
Keywords
Empirical Bayes estimation, conTergenoe, rates, multi-parameter discrete exponential family
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间
2
作者
陈筠筠
林建华
林少炜
机构
厦门大学数学科学学院
出处
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期634-637,共4页
文摘
针对广义离散型指数族ARMA模型,采用Scoring算法对模型进行参数估计,并得到Scoring算法中方向向量的计算公式;再运用分块移动Bootstrap构造参数的置信区间,这种方法更加实用,收敛速度快,并在模拟数据和真实数据部分都得到令人满意的结果.
关键词
广义
离散
型
指数
族
ARMA模型
Scoring算法
分块移动Bootstrap
Keywords
generalized discrete exponential family
ARMA models
Scoring algorithm
moving blocks Bootstrap
分类号
O211 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度
杨亚宁
韦来生
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1995
0
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职称材料
2
广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间
陈筠筠
林建华
林少炜
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
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