条件泊松抽样下的经验Bayes概率分布置信域估计

发布时间：2018-06-18 07:50

  本文选题：条件泊松抽样 + 经验Bayes　； 参考：《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2017年05期

【摘要】：采用Mlinex损失函数优化传统损失函数,获取条件泊松抽样下的经验Bayes概率分布置信域估计区间,以及先验分布式逆Gamma分布情况下的后验密度函数,依据该后验密度函数获取参数的Bayes估计,证明该Bayes估计的可容许性,并在置信水平1-α情况下,获取参数的Bayes置信下限和最高后验区间估计.实验结果表明,该方法的估计精确度和运算效率较高,有较强的稳定性.
[Abstract]:The Mlinex loss function is used to optimize the traditional loss function. The confidence region estimation interval of empirical Bayes probability distribution under conditional Poisson sampling and the posterior density function in the case of prior distributed inverse Gamma distribution are obtained. According to the posterior density function, the Bayes estimation of parameters is obtained, the admissibility of the Bayes estimate is proved, and the Bayes lower confidence limit and the highest posterior interval estimation of the parameters are obtained under the case of confidence level 1- 伪. The experimental results show that the estimation accuracy and computational efficiency of this method are high, and the method has strong stability.
【作者单位】： 武汉学院信息及传播学院;
【基金】：湖北省高等学校省级教学研究项目(2012458)
【分类号】：O212.8

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本文编号：2034737