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本文构造了多参数散指数族参数的渐近最优的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，若记Ｒｎ（δｎ，Ｇ）为δｎ的全面Ｂａｙｅｓ风险，ＲＧ为最小Ｂａｙｅｓ风险，则在某些条件下，Ｃ１Ｎ＾－１＜Ｒｎ（δｎ，Ｇ）－ＲＧ≤Ｃｎ×＾－λ（μ－λ）／μ 对０＜λ＜１，μ ＞２成立，其中Ｃ１，Ｃ２为正的常数。
多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度
【摘 要】
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本文构造了多参数散指数族参数的渐近最优的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，若记Ｒｎ（δｎ，Ｇ）为δｎ的全面Ｂａｙｅｓ风险，ＲＧ为最小Ｂａｙｅｓ风险，则在某些条件下，Ｃ１Ｎ＾－１＜Ｒｎ（δｎ，Ｇ）－ＲＧ≤Ｃｎ×＾－λ（μ－λ）／μ 对０＜λ＜１，μ ＞２成立，其中Ｃ１，Ｃ２为正的常数。
【机 构】
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中国科技大学,中国科技大学合肥230026,合肥230026
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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1995年1期
【基金项目】
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The project is supported by the National Natural Science Foundation of China
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