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本文在加权线性损失下讨论一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯检验问题.利用核密度估计函数构造单调的经验贝叶斯检验函数,在适当的条件下证明所构造的检验函数的渐近最优性并获得其收敛速度.该收敛速度可以任意接近O(n-1).最后,给出一个例子用以验证本文的主要结果是合理的.
渐近最优的经验贝叶斯决策(英文)
【摘 要】
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本文在加权线性损失下讨论一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯检验问题.利用核密度估计函数构造单调的经验贝叶斯检验函数,在适当的条件下证明所构造的检验函数的渐近最优
【机 构】
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武汉理工大学统计学系; 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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2004年期
【基金项目】
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Supported by the Foundamental Research Funds for the Central Universities of China(2010-1a-027);the Posterdoctoral Funds of China(20100471168)
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