【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（81671633）, 湖北省自然科学基金资助项目（2014CFB863）
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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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