Mlinex损失函数下反向帕累托分布形状参数的Bayes估计

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。     

一种对称损失函数下反向帕累托分布形状参数的估计

使用加权p,q对称损失函数研究了反向帕累托分布的形状参数在刻度参数给定条件下Bayes估计的形式与性质.得到了形状参数的Bayes估计的一般形式以及在给定共轭先验下的精确形式,证明了所得Bayes估计具有可容许性以及最小最大性.最后通过模拟研究了所得估计的返真性,结果表明,基于适当的p,q对称损失函数得出Bayes估计返真性较高.     

医院图书馆中的帕累托法则

介绍了帕累托法则,讨论了帕累托法则在医院图书馆中的应用,并对如何取得更好的效果进行了分析。     

工程项目管理四要素的帕累托分析

以建筑工程为例,分析了项目管理单件性、风险性、社会性的特点。阐述了质量、成本、时间、范围四要素的管理要求。利用帕累托准则对项目管理四要素的内容进行了分析。     

对帕累托最优条件的再分析

资源最优配置是福利经济学中的一个重要理论，但是，好多经济学家在研究资源最优配置的问题时，却都撇开了收入分配这一重要前提。因此，该文对帕累托最优条件在资本主义，社会主义条件下能否实现作了进一步分析。     

关于帕累托最优问题的再思考

由福利经济学的知识可知,帕累托认为最优的效用组合存在无限多种,而这与"最优"配置的内在要求显然是相冲突的.为了解决这一问题,通过对交换、生产及生产和交换的帕累托改进方式进行了重新分析,并通过分析说明在既定的要素禀赋下"最优"的配置状态是存在而且唯一的,并进而说明这种唯一是如何达到的.     

帕累托定律与教师业务档案内容设置

教师业务档案内容设置目前面临着既要全面、又要兼顾绩效的两难窘境,帕累托定律是解决这一矛盾的最好方法。运用帕累托定律设置教师业务档案内容,必须收集和梳理好相关信息、将学校目标和个人规划有机结合、坚持科学和务实的态度、做好落实和反馈工作。     

基于帕累托最优模型的电子商务福利经济学分析

电子商务是当前最具吸引力的产业之一。作为一门新兴的技术和新型交易模式,其满足人们消费欲望的同时也存在自身的局限性。从福利经济学的视角出发,以帕累托最优模型为解决途径,从消费与生产的微观角度分析供求双方的均衡,以及从社会福利的宏观视角探讨国民生产各要素的收入变化。客观分析电子商务的社会经济价值,对优化资源配置、转变经济发展方式、优化产业结构具有重要意义。     

Rayleigh分布参数的贝叶斯经验贝叶斯估计

文章在均方损失函数下研究了Rayleigh分布参数的贝叶斯经验贝叶斯估计问题;在b=1条件下,证明了其贝叶斯经验贝叶斯估计是几乎处处收敛于贝叶斯估计的,并且它是渐近最优的;最后,给出蒙特卡罗随机模拟试验验证了此贝叶斯经验贝叶斯估计的渐近最优性。     

中国特色的帕累托改进——小产权房的出现

小产权房,掀起了一股社会公共利益与购房者个人利益相较量的旋风。它置身于法律的保护之外,却令无数购房者面对风险趋之若鹜。居者有其屋,安居才能乐业。政府在不断调整公共政策为人民提供住房保障的同时,应该看到在民间自发进行的这一场住房革命。它的发生与发展是有其历史必然性的。     

基于收缩估计法的广义Pareto分布参数的估计

由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收缩估计.文末给出了Monte Carlo数值模拟试验和结论.     

Pareto分布参数的Bayes估计

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。     

MERSS下Pareto分布刻度参数的估计

研究了动态极值排序集抽样(MERSS)下帕累托(Pareto)分布里刻度参数（a,c)的极大似然估计(MLE)和Fisher信息量.证明了MERSS下c参数MLE的存在性和唯一性,MERSS下c携带的Fisher信息量大于简单随机抽样(SRS)下携带的Fisher信息量.     

基于Bootstrap仿真的广义Pareto现金流风险分析

建立了基于Bootstrap仿真的广义Pareto经营现金流风险(CFaR)模型,在广义Pareto分布的框架下运用基于Bootstrap仿真得到现金流风险价值,以克服广义Pareto分布的小样本造成的估计误差,提高分析的可信度,并改进了广义Pareto模型的不足.将该模型用于中国房地产上市公司现金流风险价值估计,得到了满意的结果.     

基于历史样本几何分布可靠度的经验Bayes估计

在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,分别在平方损失函数和熵损失函数的情况下,给出了可靠度的经验Bayes估计,并且证明了θ的Bayes解的唯一性.最后,通过实例验证了几类估计的优良性.     

Pareto分布形状参数的估计及其不变性

在Bayes理论框架下,用加权p,q对称熵损失函数研究了Pareto分布形状参数在刻度参数已知的情况下的Bayes估计的形式和性质,讨论了形状参数的Bayes估计的可容许性,最后证明了形状参数的Bayes估计和可容许估计具有不变性.     

一类新的损失函数下负二项分布模型的Bayes可靠性分析

在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良.     

Pareto杂波模型的参数估计性能研究

对于服从Pareto分布的杂波,采用一二阶矩估计法和xln(x)估计法存在分布参数的有效估计范围受限的问题。基于xrln(x)估计法进行估计,推导出形状参数的有效估计区间为(r,+∞)。在此基础上,利用负数阶矩估计的思想进一步提出x-1ln(x)估计法,使形状参数的有效估计范围扩大到(0,+∞)。仿真实验表明,x-1ln(x)估计法将形状参数的有效估计范围扩大到整个取值区间。和其他几种估计法的估计性能相比,x-1ln(x)估计法的运行速度更快,在区间(0,1)上的估计性能更好,在实际工作中的应用范围更广泛。     

定数截尾下Lomax分布失效率和可靠度的贝叶斯估计

由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数. 当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.     

基于广义伽马分布的系统可靠性增长预测

研究了系统可靠性增长预测方法.论证了可靠性增长试验中系统失效时间服从广义伽马分布,进而预测系统未来失效时间及可靠性,给出了点估计和区间估计,并引入标准差和比例系数进行预测精度分析.实际算例验证了该方法的有效性.