【摘 要】
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在实际应用中,两参数Pareto分布被广泛接受.本文中将在Bayes理论框架下,当刻度参数已知时,基于加权对称损失函数研究双参数Pareto分布中的形状参数的估计形式及其性质.在Bayes统计框架下,本文将从各种估计之间的关系出发,在刻度参数已知时,基于加权对称损失函数,应用Bayes参数估计的性质和方法,讨论双参数Pareto分布的形状参数的最小风险同变估计,求出其具体的表达形式,并研究了其性质
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在实际应用中,两参数Pareto分布被广泛接受.本文中将在Bayes理论框架下,当刻度参数已知时,基于加权对称损失函数研究双参数Pareto分布中的形状参数的估计形式及其性质.在Bayes统计框架下,本文将从各种估计之间的关系出发,在刻度参数已知时,基于加权对称损失函数,应用Bayes参数估计的性质和方法,讨论双参数Pareto分布的形状参数的最小风险同变估计,求出其具体的表达形式,并研究了其性质,然后得出形状参数最小风险同变估计的一般形式,再综合该参数的广义Bayes估计,得到Pareto分布的形状参数的最小风险同变估计的精准形式.最后,证明形状参数的最小风险同变估计具有maxMini性,同时该估计也是形状参数的maxMini估计,从而在Pareto分布形状参数的最小风险同变估计、最小最大估计及广义Bayes估计这三个估计之间建立起联系.
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