【摘 要】
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现有文献中关于经验Bayes估计的结果大多是针对相互独立同分布的样本而考虑的，然而在可靠性理论，渗透理论和某些多元统计分析问题中，随机样本常常不是独立同分布的．Gamma分布族在
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现有文献中关于经验Bayes估计的结果大多是针对相互独立同分布的样本而考虑的，然而在可靠性理论，渗透理论和某些多元统计分析问题中，随机样本常常不是独立同分布的．Gamma分布族在生存数据的研究中应用很多，对其形状参数做出估计是非常有意义的，黄江平给出了独立同分布样本下标准伽玛分布族参数的EB估计的收敛速度，在更一般的情况下，本文讨论了Gamma分布族在平方损失下参数的贝叶斯估计，利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量，在适当条件下证明了EB估计的渐近最优性，并获得了其收敛速度，比黄江平的文章更有普遍性和实用性．
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