摘要
在正态分布情形下,假定均值参数和误差方差服从正态-逆伽马分布先验时,导出了均值参数和误差方差的Bayes估计,利用历史样本构造了它们的参数型经验Bayes估计(PEBE).在均方误差(MSE)准则下,分别获得均值参数和误差方差相对于一致最小方差无偏估计(UMVUE)的优良性.最后,给出一个有关主要结果的注释.
In the normal distribution,by assuming that the parameters of mean and error variance have the normal inverse-Gamma distribution,the simultaneous Bayes estimators of mean and error variance are derived.By using historical samples,the parametric empirical Bayes estimators（PEBE） are constructed.Superiorities of PEBE over UMVUE in mean parameter and error variance are obtained in terms of the MSE criterion.Finally,we give a remark on the main results.
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期454-461,共8页
Journal of University of Chinese Academy of Sciences
基金
国家自然科学基金(11071232
11271346
11271347)资助
关键词
正态分布
均值参数
误差方差
参数型经验Bayes估计
均方误差准则
normal distribution
mean parameters
error variance
parametric empirical Bayes estimation（PEBE）
mean-square error（MSE） criterion
