【摘 要】
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该文讨论了如下统计模型中参数的区间估计问题:X,…,X为iid样本,n为样本容量,X~f(x,θ),其中θ=(θ,θ)为参数,θ∈⊙,⊙为R的开子集.θ为所关心的参数,θ为讨厌参数.研究人
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该文讨论了如下统计模型中参数的区间估计问题:X<,2>,…,X<,n>为iid样本,n为样本容量,X<,1>~f(x<,1>,θ),其中θ=(θ<,1>,θ<,2>)为参数,θ∈⊙,⊙为R<2>的开子集.θ<,2>为所关心的参数,θ<,2>为讨厌参数.研究人员利用偏似然比统计量以及Bayes方法得到θ<,1>的后验装置信水平为1-α+o(n<-1>)的双边置信区间,并选取无信息先验使得此区间的频率意义下也有相同的置信水平.与已有的频率调整似然方法相比,研究人员的方法直接利用偏似然函数,避免了选取Bartlett因子的困难.与通常的Bayes区间估计相比,研究人员的方法由于具有频率有效性,避免了选取先验时的主观偏差.
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