Burr XII分布参数的经验Bayes估计的渐近最优性  

ASYMPTOTICAL OPTIMALITY OF EMPIRICAL BAYES ESTIMATION FOR THE PARAMETER OF BURR XII DISTRIBUTION

作　　者：彭家龙[1] 杜伟娟[2] 袁莹[1] 李体政[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学理学院数学系,陕西西安710055 [2]平顶山学院师范教育学院,河南平顶山467000

出　　处：《数学杂志》2013年第1期167-174,共8页Journal of Mathematics

基　　金：陕西省教育厅专项科研基金资助(11JK0495);国家自然科学基金资助(10971161);西安建筑科技大学青年科技基金资助(QN1136;QN1243)

摘　　要：本文研究了Burr XII分布参数的经验Bayes估计问题.利用密度函数的递归核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计,在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.In this paper, the empirical Bayes estimation problem of the parameter for Burr Ⅻ distribution is investigated. By the recursive kernel estimation of probability density function, the empirical Bayes （EB） estimator is constructed. It is shown that the asymptotically optimal property and convergence rate of proposed EB estimator are obtained under suitable conditions.

关 键 词：BURR XII分布 递归核估计 经验BAYES估计 渐近最优性 收敛速度 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]