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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.

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