简介：在“平方损失”下，研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计，首先利用概率密度函数的核估计，构造了位置参数的经验Bayes（EB）估计量，在适当的条件下获得了它的收敛速度．

简介：本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。

简介：利用Bayes估计理论，研究概率变点问题，给出变点的一个具体先验分布和后验分布，并对变点的存在性作出判断。

简介：测量中大量的函数模型都是非线性回归模型．当回归变量含有一定的测量误差时，我们得到非线性测量误差模型．本文讨论了这种模型中未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计方法，并对这种估计进行了影响分析，证明了删除模型与均值漂移模型中参数的Bayes估计相同，利用Cook统计量给出了删除模型下参数的Bayes估计的影响度量．

简介：文中对给定容量为n的一个伽玛分布样本,在刻度平方误差损失函数下,研究了伽玛分布参数的Bayes估计,证明了这一估计是可容许的,并给出了未知参数的Bayes区间估计.

简介：本文在刻度平方误差损失函数和Q-对称熵损失函数下,讨论了心理状态数c的Bayes估计,并且证明了估计是可容许的.

简介：本文给定一截尾样本，在熵损失函数下，研究了两参数指数威布尔分布尺度参数在先验伽玛分布下的Bayes估计，并给出了该参数的Bayes区间估计。

简介：针对某型系列弹密集度评定,给出了基于混合倒伽玛分布的Bayes区间估计方法。该方法通过引入继承因子,有效利用了历史样本信息。通过对不同总体下随机抽样的方式,比较了该方法与经典统计理论中区间估计算法在风险特征方面的差异,结果表明:该方法估计精度更高,具有更好的稳健性,尤其是纳伪概率控制较好,为科学、有效评定系列化弹药密集度提供了思路。

简介：针时指数失效模型研究了单参数指数分布的Bayes估计。确定了谊分布的可信区间：同时，讨论了单参数指数分布与两参数指数分布的Bayes风险问题．

简介：

简介：这篇论文与ε～N为线性回归模型y=Xβ+ε的参数β考虑实验Bayes(EB)评价问题(0，σ2我)给定的β。把标准和均方差矩阵(MSEM)标准基于皮特曼亲密(PC)，我们在平常的最不方形的评估者(OLSE)上证明EB评估者的优势。

简介：为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制，在Bayes整体风险最小的准则下，建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量的向后m步Bayes最优线性平滑及其风险矩阵的循环递推方程，使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes平滑的适用范围，有一定的理论意义和实用价值。

简介：本文给出了高阶中心矩的经验似然比区间估计．

简介：小到一部机器,大到一个系统,在运行中出现各类故障是不可避免的.打破故障诊断传统方法的局限,建立一套能进行自动化诊断的人工智能系统,需要在深入分析故障诊断内在机理的基础上,提出一种新的设计自动化故障诊断系统的工作原理.而基于Fuzzy数学原理和Bayes定理的故障诊断原理,可适用于开发出对机械故障、系统故障及人类疾病的自动化诊断系统.

简介：为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制，在Bayes整体风险最小的准则下，建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量纳向前m步Bayes最优线性预洲及其风险矩阵的循环递推方程，使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes预测的适用范围，有一定纳理论意义和实用价值。

简介：摘要在遗传优生咨询中运用Bayes定律能较准确地计算出各种单基因遗传病的再发风险，比以往只根据遗传规律计算子代再发风险更为准确、更接近实际，Bayes定律值得在遗传优生咨询中推广应用。

简介：

简介：Thispaperaddressesthehighdimensionsampleproblemindiscriminateanalysisundernonparametricandsupervisedassumptions.SincethereisakindofequivalencebetweentheprobabilisticdependencemeasureandtheBayesclassificationerrorprobability,weproposetouseaniterativealgorithmtooptimizethedimensionreductionforclassificationwithaprobabilisticapproachtoachievetheBayesclassifier.TheestimatedprobabilitiesofdifferenterrorsencounteredalongthedifferentphasesofthesystemarerealizedbytheKernelestimatewhichisadjustedinameansofthesmoothingparameter.Experimentresultssuggestthattheproposedapproachperformswell.

简介：ＴＨＥＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＡＬＬＹＯＰＴＩＭＡＬＥＭＰＩＲＩＣＡＬＢＡＹＥＳＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＩＮＭＵＬＴＩＰＬＥＬＩＮＥＡＲＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＭＯＤＥＬ￥ＺＨＡＮＧＳＨＵＮＰＵ；ＷＥＩＬＡＩＳＨＥＮＧ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉ...

简介：RecentlyR.S.SinghhasstudiedtheempiricalBayes（EB）estimationinamultiplelinearregressionmodel.InthispaperweconsidertheEBtestofregressioncoefficientβforthismodel.WeworkouttheEBtestdecisionrulebyusingkernelestimationofmultivariatedensityfunctionanditsfirstorderpartialderivatives.Weobtainitsasymptoticallyoptimal（a.o.）propertyundertheconditionE||β||1<∞.ItisshownthattbeconvergenceratesofthisEBtestdecisionruleareO(n-（r-1）λ/p+r)undertheconditionE||β||pr/2-λ<∞.whereanintegerr>l,0