定数截尾试验下Pareto分布参数的条件Γ-minimax估计  

ConditionalΓ-minimax estimation of Pareto distribution parameter in the type-Ⅱcensoring life test

作　　者：周巧娟 ZHOU Qiaojuan(Department of Basic Courses,Nanjing Audit University Jinshen College,Nanjing 210023,China)

机构地区：[1]南京审计大学金审学院基础部,江苏南京210023

出　　处：《邵阳学院学报（自然科学版）》2022年第1期8-13,共6页Journal of Shaoyang University：Natural Science Edition

基　　金：江苏省高校哲学社会科学研究项目(2021SJA2279)。

摘　　要：在定数截尾试验下,假设Pareto分布尺度参数α为已知,当形状参数θ的先验分布在分布族Γ_(1)和Γ_(2)上变化时,研究了在对称熵损失函数下,Pareto分布形状参数θ的稳健Bayes估计——条件Γ-minimax估计问题。并利用Monte-Carlo方法进行了模拟,结果表明,条件Γ-minimax估计具有较好的后验稳健性。Based on the type-Ⅱ censoring life test,assuming that the prior distribution of parameterθvaries atΓ_(1 )andΓ_(2),conditionalΓ-minimax(CGM)estimates forθunder the symmetric entropy loss were solved whenαis known.CGM estimation is a robust Bayes estimation.Monte-Carlo simulations are performed to analyze the estimates of CGM.The results show that CGM has posterior robustness.

关 键 词：对称熵损失 PARETO分布 条件Γ-minimax估计 稳健Bayes估计 

分 类 号：O213.2[理学—概率论与数理统计]