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纳巴库马尔·贾纳;萨默什·库马尔

参数未知的逆高斯总体的有序分类规则。 （英语） 兹伯利07193857

J.统计计算。模拟 89，第14号，2597-2620（2019）.
小结：设\（Pi_1，\Pi_2，\dots，\Pi_k\）分别为\（k\）（\（geq2\））种群，其中\（\Pi_i\）具有具有未知平均值\（\mu_i\。我们研究了先验信息表明参数有一定顺序时的观测分类问题。当均值相等但未知时，我们基于公共均值的最大似然估计量（MLE）、Graybill-Deal型估计量和收缩估计量，导出了插入式贝叶斯分类规则。当所有参数未知且不相等时，我们还导出了基于似然比的分类规则。对于两个以上的种群，当（lambda_i）s遵循排序时，我们建议使用有序规则。当平均值不相等时，我们还导出了假设在（lambda _i）或（mu_i）之间排序的规则。进行了广泛的模拟，以比较所提规则与正确分类的预期概率。使用实际数据集描述了这些分类规则的应用。

引用于三文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62层30 约束条件下的参数化推理

关键词：

混合估计量;贝叶斯分类规则;共同平均数;变异系数;似然比;正确分类概率

软件：

戈夫特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Jana}和\textit{S.Kumar}，J.统计计算。模拟89，第14期，2597--2620（2019；Zbl 07193857）
全文： 内政部

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