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一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计

徐宝  姜玉秋  滕飞  
【摘要】:对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-νe-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp+δq/qθq-2(p,q0,qν),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷.证明了参数θ的最小风险同变估计具有最小最大性以及它的Bayes估计具有不变性,这是已有文献在其它损失函数下未曾讨论的问题,由此扩充了刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-νe-T(x)/θ参数估计的内容.

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