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本文用Bayes方法研究巴斯卡分布可靠度的Bayes估计，用经验Bayes方法研究单边截断型分布族参数的函数的经验Bayes估计及正态分布族位置参数的经验Bayes估计问题。
首先，在对称损失函数L(θ，δ)=(θ-δ)2下，用Bayes方法和多层Bayes方法得到巴斯卡分布可靠度θ的Bayes估计和多层Baye估计及相应置信下限，并证明了相应容许性。
其次，在NA(负相关)样本下，用密度函数核估计的方法，构造了单边截断型分布族参数函数Q(θ)的经验Bayes估计，在讨论的条件下证明了它是渐近最优的EB估计，并证明它具有收敛速度q=λα(δ-2)/δ(2α+4)，其中0＜2，α＞0，δ＞2。
最后，在NA样本下，研究了正态分布族位置参数θ的EB估计问题，导出了θ的Bayes估计的显示表达式，并用密度函数及其导数核估计的方法构造了θ的EB估计，在给定的条件下证明了它是渐近最优的，并具有收敛速度q=λ(δ-2)(s-1)/2(s+2)δ，其中0＜λ＜2，δ＞2，s为任意正整数。