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重庆师范大学学报（自然科学版） 2013年第4期30卷 55-58页

作者：王琪黄文宜电子科技大学中山学院广东中山528402 宜春学院数学与计算机科学学院江西宜春336000

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的bayes和经验B... 详细信息

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的bayes和经验bayes估计。最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下bayes和经验bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下bayes估计和经验bayes估计较传统的最大似然估计好。

关键词： bayes和经验bayes估计平方误差损失 LINEX损失记录值

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