研究文章

泊松分布参数的经验E-Bayes估计

  • 收到:2021年2月19日 认可的:2021年5月19日 出版:2021年5月26日
  • MSC公司:62F10、62F15

  • 本文介绍了一种新的估计方法——经验E贝叶斯估计。在这种方法中,我们考虑E-Bayes估计的超参数是未知的。我们基于完整样本计算泊松分布参数的E-Bayesian估计和经验E-Bayessian估计。为了我们的目的,我们考虑平方误差损失函数的情况。计算了E-后验风险和经验E-后证风险。利用蒙特卡罗模拟对E贝叶斯方法和经验E贝叶斯方法及其相应的最大似然估计进行了比较。一个相关的应用程序被用来说明多重估计的适用性。

    引用:赫巴·穆罕默德(Heba S.Mohammed)。泊松分布参数的经验E-Bayesian估计[J]。AIMS数学,2021,6(8):8205-8220。doi:10.3934/每小时2021475

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通讯作者:陈斌, bchen63@163.com
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