一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计

• 作者: 姜玉秋 徐宝 滕飞
• 来源期刊: 四川师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 加权p,q对称熵损失函数 最小风险同变估计 Bayes估计 最小最大性 不变性
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 484-487
• 分类号: O212.5
• 字数: 3462字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8395.2011.04.010

摘要

对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-v e-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp +δq/qθq -2(p,q＞O,q＜v),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷.证明了参数θ的最小风险同变估计具有最小最大性以及它的Bayes估计具有不变性,这是已有文献在其它损失函数下未曾讨论的问题,由此扩充了刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-ve-T(x)/θ参数估计的内容.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝	吉林师范大学数学学院	35	96	6.0	8.0
2	姜玉秋	吉林师范大学数学学院	51	85	5.0	7.0
3	滕飞	吉林师范大学数学学院	21	85	5.0	7.0