逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性

刘荣玄; 吴高翔; 朱先阳

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在对称平方损失函数下,利用逐步增加首失效截尾样本,研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),Bayes估计和参数型经验Bayes (PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的优良性.根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性,并获得它们的收敛速度o(n-1).在相同的置信水平下,研究参数分别在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.

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来源
《应用概率统计》 |2015年第2期|135-145|共11页
作者
刘荣玄; 吴高翔; 朱先阳;
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作者单位

井冈山大学数理学院,吉安,343009;

井冈山大学数理学院,吉安,343009;

井冈山大学数理学院,吉安,343009;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
首失效截尾样本; Pareto分布族; 参数估计; 优良性; 区间估计;

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