导读:本文包含了线性经验贝叶斯论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:经验贝叶斯估计,污染数据,收敛速度,线性指数分布
线性经验贝叶斯论文文献综述
陈家清,王玉,刘次华[1]（2018）在《污染数据情形下线性指数分布参数的经验贝叶斯估计（英文）》一文中研究指出本文研究污染数据情形下线性指数分布参数的经验贝叶斯估计问题.在平方损失函数下,导出参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造该参数的经验贝叶斯估计.在合适的条件下,得到基于超平滑误差分布类所提出的经验贝叶斯估计的一致收敛速度.(本文来源于《应用数学》期刊2018年04期）
陈家清,陈志强,金倩聿,张智敏[2]（2013）在《线性指数分布参数的经验贝叶斯检验收敛速度研究》一文中研究指出文章在线性损失函数下导出了线性指数分布参数单调的贝叶斯检验函数,利用独立同分布样本情形概率密度函数及其导数的核密度估计构造了经验贝叶斯(EB)检验函数。在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度,该收敛速度可任意接近O(n-1),改进了文献中已有的结果。最后给出了一个满足文中主要结果的例子。(本文来源于《统计与决策》期刊2013年10期）
闵素芹,李群[3]（2010）在《分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较》一文中研究指出文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较;给出了关于应用中如何选择推断方法的建议。(本文来源于《统计与决策》期刊2010年11期）
李涵[4]（2009）在《线性经验贝叶斯保费的渐近最优性》一文中研究指出传统的关于线性经验贝叶斯保费的渐近最优性研究都是在B(u|¨)hlmann-Sraub模型及平方损失函数下讨论的，然而在某些情况下广义B(u|¨)hlmann-Straub模型和非对称损失函数能更好的刻画衡量风险.基于这一点，本文引入了广义B(u|¨)hlmann-Straub模型和叁种非对称损失函数.并对广义B(u|¨)hlmann-Straub模型，推导了平方损失函数、平衡损失函数、熵损失函数下的线性贝叶斯保费，并给出了线性经验贝叶斯保费满足渐近最优的充分条件.(本文来源于《吉林大学》期刊2009-04-01）
陈家清,刘次华[5]（2006）在《线性指数分布参数的经验贝叶斯估计》一文中研究指出对线性指数分布在平方损失下获得了参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计,证明了所提出的经验贝叶斯估计是渐近最优的且有收敛速度O(n-q),其中q=(s-1)(λs-1)/[s(2s+1)],1/2<λ<1-1/(2s),s≥2是一给定的整数.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2006年10期）
刘次华,李少玉[6]（2006）在《线性指数模型参数的经验贝叶斯估计》一文中研究指出根据经验贝叶斯原理,讨论了在平方损失函数下,线性指数模型参数的非参数经验贝叶斯(empirical贝叶斯,EB)估计问题.首先利用密度函数的核估计方法构造边际分布密度函数以及该分布密度函数的一阶导数;然后结合线性指数模型未知参数在相同损失函数之下的贝叶斯估计得到了未知参数的非参数经验贝叶斯估计.最后由C-R不等式以及Jensen不等式证明了所得到的经验贝叶斯估计的渐进最优性质,并获得了其收敛速度(n-(2r-1)/(2r+1)).(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2006年03期）
韦程东,王成名,王炜火斤[7]（2004）在《相依样本时的线性经验贝叶斯估计》一文中研究指出讨论了m相依样本时单参数总体中参数θ的线性经验贝叶斯估计,得到一致渐近最优收敛速度O(N-1C-2N).(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2004年01期）
线性经验贝叶斯论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章在线性损失函数下导出了线性指数分布参数单调的贝叶斯检验函数,利用独立同分布样本情形概率密度函数及其导数的核密度估计构造了经验贝叶斯(EB)检验函数。在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度,该收敛速度可任意接近O(n-1),改进了文献中已有的结果。最后给出了一个满足文中主要结果的例子。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线性经验贝叶斯论文参考文献
[1].陈家清,王玉,刘次华.污染数据情形下线性指数分布参数的经验贝叶斯估计（英文）[J].应用数学.2018
[2].陈家清,陈志强,金倩聿,张智敏.线性指数分布参数的经验贝叶斯检验收敛速度研究[J].统计与决策.2013
[3].闵素芹,李群.分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较[J].统计与决策.2010
[4].李涵.线性经验贝叶斯保费的渐近最优性[D].吉林大学.2009
[5].陈家清,刘次华.线性指数分布参数的经验贝叶斯估计[J].华中科技大学学报(自然科学版).2006
[6].刘次华,李少玉.线性指数模型参数的经验贝叶斯估计[J].华中科技大学学报(自然科学版).2006
[7].韦程东,王成名,王炜火斤.相依样本时的线性经验贝叶斯估计[J].广西师范大学学报(自然科学版).2004