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在平方损失下导出了线性指数分布参数的Bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验Bayes（EB）估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给出一个满足定理条件的例子.
负相伴样本情形下线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计
【摘 要】
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在平方损失下导出了线性指数分布参数的Bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验Bayes（EB）估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给
【机 构】
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武汉理工大学统计学系,华中科技大学数学与统计学院
【出 处】
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武汉理工大学学报：交通科学与工程版
【发表日期】
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2011年2期
【基金项目】
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中国博士后基金项目（批准号：20100471168）, 武汉理工大学自主创新基金项目（批准号：2010-1a-027）资助
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