【摘 要】
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在指数分布定数截尾情形下,当先验分布中的超参数部分未知时,在加权平方损失下构造了刻度参数的参数型经验Bayes（PEB）估计,研究了其在均方误差（MSE）准则下相对于一致最小方差无偏
【基金项目】
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国家自然科学基金（10771204）, 中国科学院知识创新工程重要方向项目（KJCX3-SYW-S02）资助
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在指数分布定数截尾情形下,当先验分布中的超参数部分未知时,在加权平方损失下构造了刻度参数的参数型经验Bayes（PEB）估计,研究了其在均方误差（MSE）准则下相对于一致最小方差无偏估计（UMVUE）的优良性,并获得了PEB估计的大样本性质.当先验分布中的超参数完全未知时,通过数值模拟比较了PEB估计和UMVUE的均方误差,获得了其优良性.最后,通过数值模拟的结果,获得了PEB区间估计的优良性.
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