线性指数模型参数的经验贝叶斯估计

• 作者: 刘次华 李少玉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 线性指数模型 经验贝叶斯 核估计 渐进最优性
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 111-114
• 页数: 4页
• 分类号: O212.8
• 字数: 2950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.03.033

摘要

根据经验贝叶斯原理,讨论了在平方损失函数下,线性指数模型参数的非参数经验贝叶斯(empirical 贝叶斯,EB)估计问题.首先利用密度函数的核估计方法构造边际分布密度函数以及该分布密度函数的一阶导数;然后结合线性指数模型未知参数在相同损失函数之下的贝叶斯估计得到了未知参数的非参数经验贝叶斯估计.最后由C-R不等式以及Jensen不等式证明了所得到的经验贝叶斯估计的渐进最优性质,并获得了其收敛速度(n-(2r-1)/(2r+1)).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘次华	华中科技大学数学系	70	407	13.0	16.0
2	李少玉	华中科技大学数学系	1	16	1.0	1.0