本文選題：條件泊松抽樣 + 經(jīng)驗(yàn)Bayes��； 參考：《內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)漢文版)》2017年05期

【摘要】：采用Mlinex損失函數(shù)優(yōu)化傳統(tǒng)損失函數(shù),獲取條件泊松抽樣下的經(jīng)驗(yàn)Bayes概率分布置信域估計(jì)區(qū)間,以及先驗(yàn)分布式逆Gamma分布情況下的后驗(yàn)密度函數(shù),依據(jù)該后驗(yàn)密度函數(shù)獲取參數(shù)的Bayes估計(jì),證明該Bayes估計(jì)的可容許性,并在置信水平1-α情況下,獲取參數(shù)的Bayes置信下限和最高后驗(yàn)區(qū)間估計(jì).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的估計(jì)精確度和運(yùn)算效率較高,有較強(qiáng)的穩(wěn)定性.
[Abstract]:The Mlinex loss function is used to optimize the traditional loss function. The confidence region estimation interval of empirical Bayes probability distribution under conditional Poisson sampling and the posterior density function in the case of prior distributed inverse Gamma distribution are obtained. According to the posterior density function, the Bayes estimation of parameters is obtained, the admissibility of the Bayes estimate is proved, and the Bayes lower confidence limit and the highest posterior interval estimation of the parameters are obtained under the case of confidence level 1- 偽. The experimental results show that the estimation accuracy and computational efficiency of this method are high, and the method has strong stability.
【作者單位】： 武漢學(xué)院信息及傳播學(xué)院;
【基金】：湖北省高等學(xué)校省級(jí)教學(xué)研究項(xiàng)目(2012458)
【分類(lèi)號(hào)】：O212.8

【相似文獻(xiàn)】

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7 陳s，

本文編號(hào)：2034737