【摘要】：本文研究基于污染數(shù)據情形的一類廣義指數(shù)分布刻度參數(shù)的經驗貝葉斯估計問題.在stein損失函數(shù)下,導出刻度參數(shù)的貝葉斯估計以及利用解卷積的核方法構造了該參數(shù)的經驗貝葉斯估計.在適當?shù)臈l件下,基于超平滑誤差分布類證明所提出的經驗貝葉斯估計的漸近最優(yōu)性.
[Abstract]:In this paper, we study the empirical Bayesian estimation of a class of generalized exponential distribution based on the pollution data. Under the Stein loss function, we derive the Bayesian estimation of the scale parameters and construct the empirical Bayesian estimation of the parameter by using the kernel method of deconvolution. Under the appropriate conditions, it is based on the super smooth error distribution class. The asymptotic optimality of empirical Bayes estimation proposed by Ming.
【作者單位】： 武漢理工大學理學院統(tǒng)計系;華中科技大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(81671633) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(2017IB011)
【分類號】：O212.8

【參考文獻】

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【共引文獻】

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