纵向数据下一类可靠性分布参数的经验贝叶斯统计分析  

Empirical Bayes Analysis for Parameter of a Class of Reliable Distribution Family with Longitudinal Data

作　　者：李乃医[1] 刘华祥[1] 张健[1] 李永明[2] 

机构地区：[1]广东海洋大学理学院,广东湛江524088 [2]上饶师范学院数学与计算机学院,江西上饶334001

出　　处：《中北大学学报（自然科学版）》2010年第5期438-442,共5页Journal of North University of China(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11061029);广东海洋大学科研资助项目(0612163)

摘　　要：基于纵向数据下,利用概率密度函数的核估计方法,构造了关于伽玛分布族参数的经验贝叶斯检验函数,并主要借助控制收敛定理,获得了它的渐近最优性.最后,在适当的条件下,运用马尔可夫不等式,证明了所提出的检验函数收敛速度可任意接近O(n-1/2).In the case of longitudinal data, by using kernel-type density estimation, the empirical Bayes （EB） test rules for parameter of the gamma distribution family are constructed, and the asymptotically optimal property is obtained by means of dominated convergence theorem. Finally, by applying Markov inequality, it is proved that the convergence rates of the proposed EB test rules can arbitrarily be close to O（n^-1/2） under suitable conditions.

关 键 词：纵向数据 经验BAYES检验 渐近最优性 收敛速度 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]