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本文在熵损失函数下获得一类广义指数分布刻度参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计.在适当的条件下证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性并获得了其收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.
熵损失下一类广义指数分布刻度参数的经验Bayes估计
【摘 要】
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本文在熵损失函数下获得一类广义指数分布刻度参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计.在适当的条件下证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性并获得了其收敛速度.
【机 构】
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武汉理工大学理学院统计系,华中科技大学数学与统计学院
【出 处】
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应用数学
【发表日期】
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2016年3期
【基金项目】
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Supported by the Natural Science Fund of Hubei Province（2014CFB863）, the Foundamental Research Funds for the Central Universities of China（2014-Ia-040）
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