熵损失函数下Burr(α)X分布参数的贝叶斯估计

       摘要: 文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题.在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计.证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高.

作者:
陈家清 王玉 陈志强
单位:
武汉理工大学理学院,武汉,430070
出处:
《统计与决策》
刊期:
2017年第33卷第20期
基金:
国家自然科学基金面上资助项目, 湖北省自然科学基金资助项目

熵损失函数下Burr(α)X分布参数的贝叶斯估计

摘要:文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题.在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计.证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高.

说明:如本页面涉及到版权问题或作者不愿意公开,请联系本站管理员删除!

0.291928s