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Bayes Estimation of Shape Parameter of Minimax Distribution under Different Loss Functions

机译：不同损失函数下极小极大分布的形状参数的贝叶斯估计

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The object of this study is to study the Bayes estimation of the unknown shape parameter of Minimax distribution. The prior distribution used here is the non-informative quasi-prior of the parameter. Bayes estimators are derived under squared error loss function and three asymmetric loss functions, which are the LINEX loss, precaution loss and entropy loss functions. Monte Carlo simulations are performed to compare the performances of these Bayes estimates under different situations. Finally, we summarize the result and give the conclusion of this study.
机译：本研究的目的是研究Minimax分布的未知形状参数的Bayes估计。此处使用的先验分布是参数的非信息性准先验分布。在平方误差损失函数和三个非对称损失函数（LINEX损失，预防损失和熵损失函数）下得出贝叶斯估计量。进行蒙特卡罗模拟以比较这些贝叶斯估计在不同情况下的性能。最后，我们总结了结果并给出了本研究的结论。

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