Mlinex 损失函数下广义 Pareto 分布的 Bayes 估计 井晓培,周菊玲 (新疆师范大学 数学科学学院,乌鲁木齐 830054) 摘要:针对两参数广义 Pareto 分布的 Bayes 估计问题进行研究. 运用 Bayes 定理,得到在 Mlinex 损失函数下分 布参数的 Bayes 估计,并给出参数的 Bayes 置信下限及最大后验区间估计. 关键词:广义 ...
加权平方损失函数和MLINEX损失函数下一类分布族参数的Minimax估计 (A≤x≤B,θ〉0),其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,得到了参数的Bayes估计和Minimax估计。 任海平,李中恢 - 《统计与决策》 被引量: 19发表: 2009年 ...
而关于Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计及其可容许性问题,本文首次提出并进行研究,进而分析该分布的一个充分统计量的逆线性形式的可容许性,最后通过蒙特卡洛模拟说明在Mlinex损失函数下,适当选取尺度参数的先验信息,可以使其Bayes估计的误差小于最大似然估计和Minimax估计的误差,达到一致最小方差无偏估计的...
的Bayes估计,并证明了其容许性.结果是:在Mlinex损失函数下得到了Gamm&分 布尺度参数唯一的Bayes估计的一般表达式及其精确表达式,并证明是可容许的.最后 通过数值分析实例说明了所用的参数估计方法是合理可行的. 关键词:MLinex损失;Bayes估计;尺度参数;可容许性;Gamm&分布 ...
摘要: 在Mlinex 损失函数下,本文首次讨论了逆伽马分布尺度参数的 Bayes 估计及其可容许性,并对该分布的一个充分统计量的逆线性形式的容许性进行了分析,然后使用蒙特卡洛模拟阐明小样本情形下尺度参数的 Bayes 估计的精度一般优于其最大似然估计和 Minimax 估计,与一致最小方差无偏估计相当。
考虑如下一类分布族:F(x;θ)=1-[g(x)]θ,A≤x≤B,θ>0,其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0.在对数误差平方损失函数和MLINEX损失函数下,得到了参数的Bayes估计和Minimax估计. 著录项 来源 《江西师范大学学报:自然科学版》 |2009年第3期|326-330|共...
ST_MLineFromText ST_MPolyFromText ST_Point ST_PointFromGeoHash ST_PointFromText ST_PointFromWKB ST_Polygon ST_PolygonFromText ST_WKBToSQL ST_WKTToSQL 访问函数 关系函数 处理函数 聚合函数 辅助函数 线性参考 Raster SQL参考 SpatialRef SQL参考 ...
定义一个point类,其中包括两个整型的私有数据成员x,y;再定义一个line类,该类包含两个point类型的保护对象成员p1,p2,表示直线的两个端点,该类的成员函数move有两个版本,要求该函数能直接修改直线的两个端点p1和p2的位置x,y。 下面写出了这两个类的定义和它们的构造函数的实现代码(move函数的实现代码从略)。试...
VFP之MLINE()函数改良 出处:网络 FUNCTION F_MLine * 2004/01/04 朱育兴 YSC E-Mail:y5096@ms23.hinet.net * 说明:MLINE() 的功能改良 * 变数名称 型态 说明 * Input : L_mcMemoFieldName C 代表附注栏位或字串。 * L_nLineNumber N 代表在所指定之 L_mcMemoFieldName 中,由 ...
百度试题 结果1 题目简述MATLAB函数的基本结构。典型M函数文件的结构:函数申明(定义)fT(Function declaration line( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏