搜索到1553篇“ BAYES估计“的相关文章
- 两类损失函数下泊松差分布参数的Bayes估计
- 2025年
- 本文研究在熵损失函数以及0-1损失函数下泊松差分布参数的Bayes估计问题.首先,以Bayes推断思想为基础,分别得出在两类损失函数下参数的Bayes估计.其次,通过随机模拟验证了两类损失函数下Bayes估计的相合性与渐近正态性,并且对这两类损失函数下的Bayes估计进行了比较.结果表明,两类损失函数下的Bayes估计均具有良好的估计效果,在相同样本下,熵损失函数下的Bayes估计要优于0-1损失函数下的Bayes估计.最后,利用泊松差分布对某医院每日使用床位数目的变化量进行实证分析,通过皮尔逊卡方检验,熵损失函数下的Bayes估计得到的泊松差分布与数据的拟合度较好.
- 王德辉李昕炎
- 关键词：BAYES估计熵损失函数
- 一种对称损失函数下逆指数分布参数的刀切Bayes估计
- 2025年
- 在加权p,q对称熵损失函数下,研究逆指数分布参数的Bayes估计的形式及其性质.首先,研究逆指数分布参数Bayes估计的一般形式以及在先验分布为逆伽马分布下的精确形式,证明了所得Bayes估计具有可容许性和最小最大性.其次,研究了逆指数分布参数的刀切Bayes估计.最后,通过模拟研究了所得估计的精确性.结果表明,基于适当的加权p,q对称损失函数得出的Bayes估计精确性较高.
- 关爽徐宝
- 关键词：BAYES估计损失函数可容许性
- 不同损失函数下Lindley分布参数的Bayes估计
- 2024年
- 在熵损失函数和Q对称熵损失函数下,对参数的先验分布选取无信息先验分布和伽玛分布,研究了Lindley分布参数的Bayes估计问题,且通过随机模拟比较不同条件下参数的Bayes估计效果.结果表明:同一种损失函数下,参数的先验分布为伽玛分布时估计效果更佳;样本容量较少时,在熵损失函数下,且先验分布为伽玛分布时,Bayes估计的均方误差较小;样本容量较多时,在Q对称熵损失函数及先验分布取伽玛分布的条件下,估计效果更理想.最后,由实例表明估计效果与数值模拟相符.
- 赵孟茹周菊玲
- 关键词：熵损失函数BAYES估计
- 一种对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计
- 2024年
- 在加权p、q对称损失下,分别研究了逆高斯分布形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计和E-Bayes估计,并把刀切法的思想运用到Bayes估计中,得到逆高斯分布形状参数的刀切Bayes估计的精确形式,为验证形状参数估计的合理性,运用R软件,采用随机游动Metropolis算法对所研究参数的Bayes估计、E-Bayes估计和刀切Bayes估计进行数值模拟,比较了在加权p、q对称损失、Linex非对称损失、平方损失和q-对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计的精度,结果表明加权p、q对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计的精度最高。
- 孙双徐宝
- 关键词：BAYES估计损失函数
- 复合Mlinex损失函数下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计
- 2024年
- 在本文中,我们采用了一种复合的Mlinex损失函数作为研究的基础准则,艾拉姆咖是一种衡量统计模型优良性的指标,通常用于模型选择。当我们在模型中引入逆伽玛分布作为先验分布时,我们利用Mlinex损失函数来评估艾拉姆咖指标的表现,并且讨论了该分布下三种不同的参数估计方法:Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计。为了验证这些估计方法的性能,本文采用了数值模拟的方法。通过构建模拟数据集,并应用上述估计方法,可以观察它们在不同情况下的表现。模拟结果显示,这三种估计方法都表现出了良好的稳健性。
- 杜丽芳张艳何腾松
- 关键词：BAYES估计E-BAYES估计多层BAYES估计
- 加权p、q对称损失函数下Burr分布参数的Bayes估计
- 2024年
- 在加权p、q对称损失函数下,利用Bayes参数估计方法研究Burr分布参数Bayes估计的形式和估计的性质,得到参数Bayes估计的一般形式以及在无信息先验分布和共轭先验分布下的精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性,进一步得到参数的多层Bayes估计。最后用R软件结合MCMC算法对所得估计进行数值模拟,结果表明在共轭先验分布下的Bayes估计比无信息先验分布下的Bayes估计精度更高。
- 于雪松徐宝
- 关键词：BURR分布损失函数BAYES估计可容许性
- 逐步增加Ⅱ型截尾下Pareto分布形状参数的Bayes估计
- 2024年
- 基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,首先得出Pareto分布形状参数的极大似然估计,考虑两个损失函数和形状参数的两个先验分布,得出该分布形状参数的4个Bayes估计。由数值模拟结果发现,上述四个Bayes估计值的均方误差均小于极大似然估计值,其中,当损失函数为二次损失函数,形状参数的先验分布为共轭先验分布时的Bayes估计的均方误差较小,估计效果更理想,且实例分析与数值模拟结果相符。其次在二次损失函数下,针对形状参数先验分布选取共轭先验分布,给出Pareto分布形状参数的多层Bayes估计和E-Bayes估计。
- 赵孟茹周菊玲
- 关键词：PARETO分布BAYES估计
- Mlinex损失函数下反向帕累托分布形状参数的Bayes估计
- 2024年
- 文章研究了Mlinex损失函数下反向帕累托分布的参数估计问题。在已知反向帕累托分布位置参数的情况下,给出形状参数的五种估计方法:极大似然估计、最大后验估计、经典Bayes估计、多层Bayes估计、E-Bayes估计,并推导出相应估计方法下的具体表达式。利用MC方法在R软件下进行数值模拟,对比模拟数据确定了参数估计的最优环境,并验证了估计方法的合理性和估计结果的准确性与稳健性,得到了E-Bayes估计为最优估计方法的结论;最后利用最优估计方法对实例进行数据拟合,确定了新疆县市级城市的人均城市道路面积可以利用反向帕累托分布近似拟合,并结合最终数据给出了相应的数据分析。
- 何贵阳周菊玲
- 关键词：E-BAYES估计数值模拟数据拟合
- Ⅱ型双删失样本下逆Topp-Leone分布的Bayes估计
- 2024年
- 在Ⅱ型双删失样本下,研究了逆Topp-Leone分布参数的极大似然估计,证明了极大似然估计的存在性和唯一性;基于未知参数的先验分布为Gamma分布和Jeffrey分布,分别在三种不同损失函数下,得到逆Topp-Leone分布未知参数的Bayes估计。根据后验密度函数得到预测密度,进而得到未来观测值在三种损失函数下的预测估计值。为了比较在不同损失下Bayes估计的优劣,采用数值模拟方法计算了各种估计的均值及均方误差,结果表明在Linex损失下未知参数的Bayes估计量更接近真值,均方误差最小。
- 习长新刘华刘华
- 关键词：BAYES估计
- 黄土抗剪强度参数均值与方差的Bayes估计及其应用
- 2024年
- 为解决黄土强度参数估计问题,从工程勘察项目中共收集统计了3384组Q1、Q2、Q3黄土强度参数黏聚力c、内摩擦角φ值的测试数据,不考虑二者的相关性,将参数均值和方差都作为随机变量,建立起黄土强度参数c、φ的正态-逆伽马先验分布。基于Bayes理论,利用共轭先验法推导了参数后验分布和后验概率密度函数的期望值求解公式,确定了估计的误差。以陕西泾阳黄土边坡为例,利用所建立的先验分布和边坡土层测试强度指标,求取参数的后验分布,进一步估计了边坡失效概率的概率分布和稳定系数均值的概率分布。结果表明:在95%的置信度下,按稳定系数评价,边坡均处于基本稳定状态,且稳定系数置信区间小;按失效概率评价,边坡接近稳定状态,但失效概率的置信区间较大,黄土强度参数的方差控制着边坡失效概率的置信区间,将方差作为随机变量,考虑方差变异性,能更科学地评估黄土工程的可靠度。
- 李萍董鸾花赵枝艳李金明沈伟沈伟
- 关键词：黄土边坡先验分布
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