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- 双指数分布位置参数的经验Bayes估计问题北大核心CSCD
- 两级套随机效应模型中方差分量的Bayes估计CSTPCD
- 线性混合模型中方差分量的经验Bayes估计的收敛速度北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
- 一类有界误差损失函数下比例危险率模型参数的Bayes估计北大核心CHSSCDCSSCI摘要：在进行Bayes分析时,有界误差损失函数常比无界误差损失函数有更好的稳健性.本文基于一类有界误差损失函数——转换的Gamma损失函数,研究比例危险率模型参数的估计问题.在共轭先验分布为伽玛分布时,得到了参数的Bayes估计和经验Bayes估计.最后通过数值模拟例子说明得到的估计比平方误差损失和LINEX损失函数下的估计具有较强的稳健性.
- 平方误差和LINEX损失函数下逆Rayleigh分布参数的经验Bayes估计北大核心CHSSCDCSSCI
- 双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度CSCD
- 几何模型中参数的经验贝叶斯估计的渐近性
- 定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的EB估计北大核心CSCD
- 绝对损失下双边截断型分布族参数的渐近最优经验Bayes估计北大核心CSCDCSTPCD
- 线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计北大核心CSCDCSTPCD