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摘要:
本文研究了线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计问题.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计,获得了所提出的EB估计是渐近最优的.
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文献信息
篇名 线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计
来源期刊 数学杂志 学科 数学
关键词 线性指数分布 经验Bayes估计 渐近最优性
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 231-236
页数 6页 分类号 O212.1
字数 3754字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈家清 武汉理工大学统计学系 28 68 4.0 7.0
2 刘次华 华中科技大学数学系 70 407 13.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
线性指数分布
经验Bayes估计
渐近最优性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数学杂志
双月刊
0255-7797
42-1163/O1
16开
武汉大学
38-71
1981
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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