不同损失函数下分布族参数的极小极大估计  

Minimax estimation of parameter for a class of scale distributions under different loss functions

作　　者：阳连武[1] 

机构地区：[1]宜春学院数学与计算机学院,江西宜春336000

出　　处：《安徽大学学报（自然科学版）》2013年第5期6-11,共6页Journal of Anhui University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(1120411;11361067);江西省自然科学基金资助项目(20114BAB211005)

摘　　要：针对一类尺度分布族参数的估计问题,在参数的先验分布为均匀分布、而损失函数为加权平方损失、MLINEX损失和对称熵损失函数下,研究了该分布族参数的Bayes估计和Minimax估计问题.最后,通过Monte Carlo数值模拟,通过计算各估计的均方误差,给出了几种估计的比较结果.The Bayesian and Minimax estimators of unknown parameter of a class of scale distributions with uniform prior distribution were obtained under three different losses： weighted square error loss, modified linear exponential loss（MLINEX） and symmetric entropy loss function. Finally, by Monte Carlo numerical simulation and calculating the estimator of the mean square error, a numerical compare example was given to illustrate the results.

关 键 词：MINIMAX估计 加权平方损失 MLINEX(modified linear exponential)损失 对称熵损失 伽玛分布 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]