正态和对数正态分布中参数的损失和风险函数的Bayes推断  

The Bayes Inference for the Loss and Risk Functions of Parameters in Normal and Lognormal Distribution

作　　者：丁新月[1] 徐美萍[1] 

机构地区：[1]北京工商大学理学院,北京100048

出　　处：《江西师范大学学报（自然科学版）》2014年第1期70-73,共4页Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：北京市属高等学校人才强教计划(201106206)资助项目

摘　　要：给出了共轭先验分布下正态模型中尺度参数和对数正态模型中形状参数的损失函数和风险函数的Bayes估计及其为保守估计的一般条件,说明了该条件的合理性,并利用沪深300中的中国石化和鄂尔多斯股票的周收盘价数据进行实证分析来阐明结论的有效性.Under the conjugate prior distribution, Bayes estimates and conservative conditions of the loss and risk functions of scale parameter in normal model and shape parameter in lognormal model are given, and the rationali- ties of these conditions are discussed in the paper. Then the data respectively on weekly closed prices of China Pet- rochemical and Ordos stocks in CSI 300 are analyzed to support the conclusion.

关 键 词：共轭先验分布 BAYES估计 保守估计 损失函数 风险函数 

分 类 号：O212.8[理学—概率论与数理统计]