检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]宜春学院数学与计算机学院,江西宜春336000
出 处:《统计与决策》2012年第15期7-9,共3页Statistics & Decision
基 金:全国教育科学"十一五"规划课题重点项目(FIB070335-A2-20)
摘 要:文章在加权线性损失函数下,基于NA样本,讨论了两参数Burr Type Ⅻ分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θθ0 H1:θ>θ0;利用概率密度函数的核估计和经验分布函数构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性;在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近Ο(n-1/2)。
关 键 词:经验BAYES检验 渐近最优性 收敛速度 加权线性损失函数 NA样本
分 类 号:O212.1[理学—概率论与数理统计]
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