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非平衡随机效应模型中方差分量的经验Bayes估计
非平衡随机效应模型中方差分量的经验Bayes估计
来源 :数学的实践与认识 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ilovegigi2
【摘 要】
:
对非平衡单向分类随机效应模型中方差分量找到了其最小充分统计量,在加权平方损失下导出了其Bayes估计,利用多元密度及其偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估
【作 者】
:
史建红
张常青
【机 构】
:
东北财经大学博士后流动站,辽宁,大连,116025山西师范大学数学与计算机科学学院,山西,临汾,041004;山西师范大学数学与计算机科学学院,山西,临汾,041004;
【出 处】
:
数学的实践与认识
【发表日期】
:
2009年6期
【关键词】
:
非平衡单向分类随机效应模型
方差分量
Bayes估计
经验Bayes估计
收敛速度
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对非平衡单向分类随机效应模型中方差分量找到了其最小充分统计量,在加权平方损失下导出了其Bayes估计,利用多元密度及其偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计,并导出了其收敛速度.文末用例子说明了符合定理条件的先验分布是存在的.
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