线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计  

ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION OF PARAMETER FOR LINEAR EXPONENTIAL DISTRIBUTION

作　　者：陈家清[1] 刘次华[2] 

机构地区：[1]武汉理工大学统计学系,湖北武汉430063 [2]华中科技大学数学系,湖北武汉430074

出　　处：《数学杂志》2009年第2期231-236,共6页Journal of Mathematics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10301011)

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.In this paper, the empirical Bayes estimation problem of the parameter for linear exponential distribution is investigated. By using the kernel-type density estimation, the empirical Bayes estimator is constructed. It is shown that the proposed estimator is an asymptotically optimal EB estjmator.

关 键 词：线性指数分布 经验BAYES估计 渐近最优性 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]