刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度  

THE CONVERGENCE RATES OF EMPIRICAL BAYES ESTIMATION OF THE PARAMETER FOR SCALE-EXPONENTIAL FAMILY

作　　者：王立春[1] 韦来生[1] 

机构地区：[1]中国科技大学统计与金融系,合肥230026

出　　处：《数学年刊（A辑）》2002年第5期555-564,共10页Chinese Annals of Mathematics

基　　金：国家自然科学基金(No.19971085);国家教委博士点基金;高水平大学建设基金资助的项目.

摘　　要：本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes（EB）估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度,其中1/2≤λ<1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用.The Bayes estimator is derived under weighted square loss function and empirical Bayes (EB) estimators of the parameter are constructed for the scale exponential family. It is shown that the proposed EB estimators are asymptotically optimal with convergence ratesO(n), where 1/2 < λ < 1, and s > 3 is a given integer. Finally, two applications are eiven.

关 键 词：经验BAYES估计 收敛速度 刻度指数族 

分 类 号：O212.8[理学—概率论与数理统计]