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本文研究基于污染数据情形的一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯估计问题.在stein损失函数下,导出刻度参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造了该参数的经验贝叶斯估计.在适当的条件下,基于超平滑误差分布类证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性.
基于Stein损失污染数据情形下刻度参数的经验贝叶斯估计
【摘 要】
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本文研究基于污染数据情形的一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯估计问题.在stein损失函数下,导出刻度参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造了该参数的经验贝叶斯
【机 构】
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武汉理工大学理学院统计系,华中科技大学数学与统计学院
【出 处】
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应用数学
【发表日期】
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2017年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（81671633）, 中央高校基本科研业务费专项资金项目（2017IB011）
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