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伊梅、良;达须雅库博卡瓦;马来语Ghosh

样本问题中初步检验估计量的Bayes极小极大竞争对手。 （英语） Zbl 1430.62026号

日本。统计数据科学杂志。 2018年第1期第3-21页.
摘要：在本文中，我们考虑了多元正态总体平均向量的估计，其中平均向量被怀疑几乎等于其他总体的平均向量。作为基于相等均值检验假设的检验统计量的初步检验估计器的替代方案，我们推导了经验和分层贝叶斯估计量，该估计量将样本均值向量缩小到假设下给出的合并均值估计量。证明了这些贝叶斯估计量的极小性，并通过仿真研究了它们的性能。

MSC公司：

62立方厘米12 经验决策程序；经验贝叶斯程序
62立方厘米20 统计决策理论中的Minimax过程
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

可受理性;决策论;经验贝叶斯;分层贝叶斯;\（k）样本问题;极小性;集合估计量;初步测试估计器;二次损失;收缩估计器;均匀先验
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Imai}等人，Jpn。统计数据科学杂志。1、第1号、第3--21号（2018；Zbl 1430.62026）
全文： DOI程序 arXiv公司

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