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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
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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, 展开更多
关键词 收敛速度 离散指数族 贝叶斯估计 EB估计
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广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间
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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 广义离散指数 ARMA模型 Scoring算法 分块移动Bootstrap
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