摘要
在平方损失下 ,构造了指数族 { f(x|λ) =λe-λx,λ >0 ,x >0 }的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计 ,即δn=(n +u + 1n1φ(n) + 1) β1+ βX,其中X1,X2 ,…Xn(历史样本 )和X(当前样本 )独立同分布于 f(x) ,Sn= ni=11n(1+ βXi) ,φ(n) =1n(Sn+ 1n(1+ βX) +v- 1) ,u >0 ,v >0 ,β >0 (已知 )为任意的实数 ,并证明了该估计的收敛速度为O(n- 1)。
This paper is to investigate the admissibility and asymptotic optimality of empirical Bayes estimation for parameter λ of exponential family {f(x|λ)=λe -λx ,λ>0,x>0} using squared error loss and the proposed EB estimation is δ n=(n+u+1n1φ(n)+1)β1+βX ,where X 1,X 2,...X n (past samples)and X(present samples)have identically and independently distributed function f(x),u>0,v>0,β>0 are real numbers, S n=ni=1 ln (1+βX i)andφ(n)=1n(S n+ ln (1+βX)+v -1 ) .Aslo the convergence rate O(n -1 ) is given.
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2003年第2期34-36,共3页
Journal of Applied Statistics and Management
