一维离散指数族参数的连续函数的渐近最优经验Bayes估计

考虑写成下面形状的离散指数分布族:P_θ(X=x)=h(x)β(θ)θ~x,x=0,1,2,…,(1)θ∈Θ,Θ={θ:θ>0,sum from x=1 to ∞ h(x)θ~x<∞},f(θ) 为在Θ上定义的任一连续函数.本文的目的是研究在平方损失 L[f(θ),d]=[f(θ)-d]~2之下,f(θ) 的渐近最优 (asymptotically optimal,简记为 a.o.) 经验 Bayes 估计问题.根据 Robbins 在[1]中介绍,Johns 于1956年在其博士论文 [2] 中,对(1)的一重要特例,即 Poisson 分布族     

经验Bayes估计渐近理论中的若干未决问题

这里介绍Singh在[3]中提出的关于经验Bayes估计的渐近理论的几个猜测,及某些有关问题。 设有绝对连续的一维指数分布族 dP_θ(x)=f_θ(x)dx=C(θ)~(θx)h(x)dx,θ∈ 为R~1上的一有限或无限区间。假定取平方损失L(a,θ)=(a-θ)~2θ有先验分布G.θ的Bayes估计记为d_G=d_G(x),其Bayes风险记为B(G). 设有历史样本X_1,…,X_n,当前样本X。按经验Bayes理论的基本假定,X_1,…,X_,(X,θ)相互独立,且每个X_i的分布与X的边缘分布相同。任一同时依赖于X_19,…,X_n和X的估计d_n=d_n(X_1,…,X_n,X)称为θ的一经验Bayes估计,其Bayes风险定义为     

ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION FOR PARAMETERS OF TWO-SIDED TRUNCATION DISTRIBUTION FAMILIES

Consider the two-sided truncation distrbution families written in the formf(x,θ)dx=w(θ_1, θ_2)h(x)I_([θ_1,θ_2])(x)dx, where θ=(θ_1,θ_2).T(x)=(t_1(x), t_2(x))=(min(x_1,…,x_m), max(x_1, …,x_m))is a sufficient statistic and its marginal density is denoted by f(t)dμ~T. The prior distribution of θ belongs to the familyF={G:∫‖θ‖~2dG(θ)<∞}.In this paper, the author constructs the empirical Bayes estimator (EBE) of θ, φ_n (t), by using the kernel estimation of f(t). Under a quite general assumption imposed upon f(t) and h(x), it is shown that φ_n(t) is an asymptotically optimal EBE of θ.     

均匀分布族U(0,θ)参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文讨论均匀分布族U(0,θ)参数θ的经验Bayes(EB)估计的收敛速度问题。 考虑均匀分布族{U(0,θ)},θ∈Ω=(0,∞),设Ω上参数θ的先验分布为G(θ)。当给定θ时,随机变量X的条件密度和条件分布函数分别如下:     

Mlinex损失函数下一类分布族参数的Bayes估计

考虑分布函数形如F(x;θ)=1-[g(x)]~θ或[1—g(x)]~θ,A≤x≤B,θ0的分布族,其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0.在Mlinex损失函数下,给出了其中参数θ的Bayes估计及其容许性,并对分布的一个充分统计量的逆线性形式的容许性进行讨论.最后通过蒙特卡洛模拟说明Bayes估计在小样本情形时的优良表现.     

加权平方损失下伽玛分布族Γ(θ,1/2)参数θ的EB估计

在加权平方损失函数下讨论了伽玛分布族T(θ,1/2)参数θ的经验Bayes(EB)估计,并讨论了EB估计的收敛速度问题,在一定条件下,收敛速度可充分接近于1.     

线性回归模型参数的联立经验Bayes估计的收敛速度

本文考虑了线性模型中回归系数β=(β₁,…,β_p)′和误差方差σ²的联立经验Bayes(EB)估计.在二次损失下,利用密度函数及其编导数的核估计构造出参数θ=(β₁,…,β_p,σ²)的联立EB估计,在一定条件下证明了θ的联立EB估计的收敛速度任意接近于1.最后、给出了一个实例.     

众数的核估计问题

设 X_1,…X_n,为 iid 样本,其总体的分布函数、密度函数、众数分别记为 F(x)、f(x)、θ,即有 f(θ)=supf(x)。我们来考虑θ的估计问题。Parzen[1]在研究密度 f 的核估计问题时首先提出了 θ 的核估计方法,并在一定假设条件下证明了这种估计具有弱相合性。陈桂景在[7]中进一步证明了众数 θ 的核估计还具有强相合性,而且当 f 的二阶导函数连续有界时,这种估计的强收敛速度可达到 O((1nn/n)~(2/7))。那么,一个自然的问题是,     

聚焦平面向量的交汇性

本文就向量与三角函数、解析几何、数列、不等式的综合题作一归纳总结,供参考.一、平面向量与函数、导数的交汇例1.已知向量a=(x2,x 1),b=(1-x,t),若函数f(x)=a·b在区间(-1,1)上是增函数,求t的取值范围.分析:本题主要考查平面向量数量积的计算方法、利用导数研究函数的单调性,以及运用基本函数的性质分析和解决问题的能力.解:依定义f(x)=x2(1-x) t(x 1)=-x3 x2 tx t,则f′(x)=-3x2 2x t.若f(x)在(-1,1)上是增函数,则在(-1,1)上可设f′(x)≥0.∴f′(x)≥0t≥3x2-2x,在区间(-1,1)上恒成立,考虑函数g(x)=3x2-2x,由于g(x)的图象是对称轴为x=13,…     

半参数模型的密度函数估计

令X,X_1,…,X_n为一串彼此独立具有相同分布的k维随机向量序列,此分布的密度函数f(x)∈f■f■={f(x,θ):θ∈①■R~p}我们建立了f(x)的一个估计不论是参数模型(f∈f~0)成立与否皆几乎处处收敛到f(x)而且在f∈f~0时此估计比非参数估计要好,我们不仅考虑了正则条件也考虑了非正则条件。     

关于广义Thue－Mahler方程的解数

设ａ，ｂ是非零整数，ｐ１，…，ｐｒ是不同的素数，Ｐ＝｛±｜ｍ１，…，ｍｒ是非负整数｝．设Ｋ是ｎ（ｎ≥３）次代数数域，α１，…，αｍ∈ｋ（１＜ｍ＜ｎ），△（α１，…，αｍ）是α１，…，αｍ的判别式，ｆ（ｘ１，…，ｘｍ）＝αＮｋ／Ｑ（α１ｘ１＋…＋αｍｘｍ）∈ｚ［ｘ１，…，ｘｍ］．本文证明了：当ｆ（ｘ１，…，ｘｍ）非退化且Ｐｉ△（α１，…，αｍ）（ｉ＝１，…，ｒ）时，方程ｆ（ｘ１，…，ｘｍ）＝ｂｙ，ｘ１，…，ｘｍ∈ｚ，ｇｃｄ（ｘ１，…，ｘｍ）＝１，ｙ∈Ｐ至多有（４Ｓｄ２）（Ｓｄ）组解（ｘ１，…，ｘｍ，ｙ），其中ｄ＝ｎ！，Ｓ＝ｒ＋ω是ｂ的不同素因数的个数，ｈＡ是Ｋ的类数．     

一类有大于1基本单位的实三次域

设x3-tx2-ux-1=0,t,u∈Z是仅有一实根的方程.由其唯一实根θ所形成的三次域是K=Q(θ),OK是三次域K的代数整数环,对于满足某条件的t,u,可以证明θ是OK的唯一基本单位.     

關於有一無限極限的一個函數的富里哀級數的Borel總和性

<正> 吾人將討論在一點θ的情形並且可以設θ=0.則(1)為此偶函數φ(t)的富里哀級數在t=0由Borel方法求和的公式,吾人知Borel總和法不一定對於一切富里哀級数在其連續點可以求和,但對某一點函數趨於無限大,它的富里哀級數在此點能否     

GLOBAL CLASSICAL SOLUTIONS TO QUASILINEAR HYPERBOLIC SYSTEMS WITH WEAK LINEAR DEGENERACY

§1. Introduction and Main Results Consider the following ?rst order quasilinear strictly hyperbolic system ?u ?u A(u) = 0, (1.1) ?t ?xwhere u = (u1, ···,un)T is the unknown vector function of (t,x) and A(u) is an n×n matrixwith suitably smooth elements aij(u) (i,j = 1, ···,n). By the de?nition …     

在零点的隣區內彼此相等的特徵函数

<正> §1.引言 大家知道,兩個不相恆等的特徵函數(以下简称特函)可以在零點的隣區內相等。為固定用語起見,在本文中我們說特函f(t)属於集合(U),如果存在一個特函,它与f(t)在零的隣區內相等,但並不恆等於f(t);如果f(t)不屬於(U),就說它屬於(U)。     

直交多項式級数的求和

<正> 1.設φ_o(x),φ_1(x),…是区間(a,b)上之一系列的就范直交函数,孟孝夫証明:当級数∑(a_n log log_n)~2收斂时,直交函数級数 a_oφ_o(x)+a_1φ_1(x)+…+a_nφ_n(x)+…(1)在{φ_o(x)}的直交区間中,几乎到处可用正阶蔡查罗(Cesaro)求和法——(C,a)求和法,a>0——求和.当a=1时,这个定理还有波尔根(Borgen)和卡契馬尔茲(Karczmarz)     

二阶非线性脉冲微分方程的振动性

考虑二阶脉冲微分方程(r(t)(x′(t))σ)′+f(t,x(t),x′(t))=0,t t0,t≠tk,k=1,2,…x(tk+)=gk(x(tk)),x′(tk+)=hk(x′(tk)),k=1,2,…(E)其中0 t0相似文献   

Banach空间中非线性奇异两点边值问题的多重正解

本文研究Banach空间E中非线性奇异边值问题-x'=f(t,x), t∈(0,1), a₁x(0)-a₂x'(0)=θ, b₁x(0)-b₂x'(1)=θ.其中θ是E中的零元素, f({t,x})在端点t=0和t=1处具有奇性. 利用不动点定理获得了该问题至少有两个正解的结果.     

双边截断分布族中的卷积定理与渐近有效性

在具有共同支撑的分布族与单边截断分布族中,Ｂｉｃｋｌｅ Ｐ．Ｊ, Ｉｂｒａｇｉｍｏｖ　Ｉ． Ａ． 与 Ｈａｓｍｉｎｓｋｉｉ Ｒ． Ｚ．证明了两个重要的卷积定理．在本文中,我们考虑如下的双边截断分布族：ｄＰθ（ｘ）＝ ｆ（ｘ; θ１, θ２）Ｉ（θ１≤ｘ≤ θ２）ｄｘ,其中θ＝（θ１, θ２）, θ１＜ θ２为未知 待估参数．在较弱的条件下,我们得到了关于此分布族的卷积定理．并且,基于此卷 积定理的结论,提出了一个参数函数渐近有效性的定义．在本文结束之时,对于一个 双边截断分布族,给出了具有此渐近有效性的参数函数的估计．