摘要
文章研究了一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)双侧检验问题,利用概率密度函数的递归核估计,构造了参数的EB检验函数,在适当的条件下,证明了所提出的EB检验函数的渐近最优(a.o.)性,获得了其收敛速度。
This paper investigates the empirical Bayes （EB） two-sided test of continuous one-parameter exponential family. The paper uses recursive kernel estimation of probability function to construct the EB test function of parameters, and also demonstrates the asymptotically optional property of the proposed EB test function, and obtains convergence rates under suitable conditions.
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第23期27-30,共4页
Statistics & Decision
基金
安徽高校省级自然科学基金重点资助项目(KJ2015A345
J2015A372)
安徽省高校优秀青年骨干人才国内访学研修项目(gxfx2017225)
滁州职业技术学院质量工程教学研究资助项目(zlgc2015044)
滁州职业技术学院校级重点研究项目(YJZ-2016-01)
关键词
密度函数的递归核估计
EB检验
双侧检验
渐近最优性
收敛速度
recursive kernel estimation of density function
empirical Bayes test
two-sided test
asymptotically optimality
convergence rates
