文献类型：期刊文献

中文题名：一类可靠性分布参数的经验Bayes决策分析

英文题名：Empirical Bayes Decisive Analysis for a Class of Reliable Distribution

作者：李乃医[1];刘华祥[1];张健[1];陈入云[1];杜军[2]

机构：[1]广东海洋大学理学院,广东湛江524088;[2]广东海洋大学经济管理学院,广东湛江524088

年份：2010

卷号：40

期号：4

起止页码：183

中文期刊名：数学的实践与认识

外文期刊名：Mathematics in Practice and Theory

收录：CSTPCD、、北大核心2008、CSCD_E2011_2012、北大核心、CSCD

基金：广东海洋大学科研项目(0612163;E09230);2008年广东省哲学社会科学十一规划项目(08YO01)

语种：中文

中文关键词：弱平稳;α-混合样本;经验Bayes检验;渐进最优性;收敛速度

外文关键词：weak stationary; s-mixing random samples; empirical Bayes test; asymptotic optimality; convergence rates.

中文摘要：在弱平稳α-混合样本下利用概率密度函数的核估计构造了伽玛分布族参数的经验Bayes(EB)检验函数,并获得了它的渐进最优(a.o.)性.在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数收敛速度可任意接近O(n^(-1/2)).

外文摘要：By using the kernel-type density estimation in the case of weak stationary a mixing random samples, the empirical Bayes two-sided test rules for the gamma distribution family are constructed, and the asymptotically optimal property is obtained. It is shown that 1 the convergence rates of the proposed EB test rules can arbitrarily close to O（n-1/2）under suitable conditions.