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        加權(quán)平方損失函數(shù)下幾何分布函數(shù)的可靠度Bayes估計

        2015-09-11 13:00:07楊興瓊
        科技視界 2015年26期
        關(guān)鍵詞:可靠度

        摘 要】在加權(quán)平方損失函數(shù)下,給出了對于任何先驗分布的幾何分布可靠度的Bayes估計,同時在其先驗分布為冪分布時研究了可靠度的Bayes估計及其容性,給出了可靠度的多層Bayes估計的計算公式。

        【關(guān)鍵詞】幾何分布;加權(quán)平方損失函數(shù);可靠度;Bayes估計

        許多壽命離散型產(chǎn)品,其分布大都服從幾何分布,因此對幾何分布的可靠性分析具有理論和實際應(yīng)用價值。文獻[4]和[5]在研究了在熵損失函數(shù)下幾何分布可靠度的多層Bayes估計和截尾Bayes估計,文獻[1]研究在新的加權(quán)平方損失函數(shù)下幾何分布的Bayes可靠性估計本文則研究了一類新的加權(quán)平方損失函數(shù)下幾何分布分布可靠度的多層Bayes估計。

        在貝努里實驗中,若p為每次實驗成功的概率(可靠度),如果進行了k+1次試驗,前k次實驗成功且第k+1次不成功(或失?。┑母怕蕿椋?/p>

        P(?灼=k)=P k(1-p),k=0,1,2,…,0,

        稱隨機變量?灼服從幾何分布[s],其中p為幾何分布的可靠度(或成功概率)。

        1 加權(quán)平方損失函數(shù)的定義

        定義1 隨機變量X服從密度函數(shù)為f(?茲,X)的分布,其中?茲為參數(shù),如果?啄是?茲的判決空間中的一個估計,則定義這樣的一個函數(shù):

        L(?啄,?茲)=(?啄-?茲)2/?茲(1-?茲)(2)

        為加權(quán)平方損失函數(shù)[1]。

        2 p的Bayes估計

        定理1 在加權(quán)平方損失函數(shù)(2)下,對任何的先驗分布?仔(?茲),?茲的Bayes估計為

        并且如果?啄B(x)的Bayes風險有限,則?啄B(x)是唯一的Bayes估計。

        當p的先驗分布為冪分布,其密度函數(shù)為:?仔(p|a)=apa-1,其中00(為超參數(shù))[2],則p的先驗分布為:

        后驗分布服從貝塔分布,其分布為:

        則,在加權(quán)平方損失函數(shù)下p的Bayes估計為:

        其中,0

        定理2 對幾何分布,在p的多層先驗分布有(3)給出,則在加權(quán)平方損失函數(shù)下,p的多層Bayes估計為:

        證明:p的多層先驗分布有(3)給出,則p的似然函數(shù)為L(p)=px(1-p),則p的后驗密度為:

        其中0

        其中:

        引理1 [3]在給定的Bayes決策問題中,假如對給定的先驗分布?仔(?茲),?茲的Bayes估計是?啄(X)唯一的,則它是容許估計。

        定理3 在加權(quán)平方損失函數(shù)下,對任一先驗分布,幾何分布的參數(shù)?茲的Bayes估計?啄(X)是可容許估計。

        證明:對于幾何分布,由于加權(quán)平方損失函數(shù)下(2)是嚴格凸函數(shù),其參數(shù)?茲的Bayes估計必是唯一的,引理1可知,參數(shù)的?茲的Bayes估計?啄(X)是可容許估計。

        【參考文獻】

        [1]李蘭平.一類新的加權(quán)平方損失函數(shù)下幾何分布的Bayes估計[J].方法應(yīng)用,2012,11:81-82.

        [2]韓明,催玉萍.幾何分布的可靠度估計[J].運籌與管理,2001,(下轉(zhuǎn)第76頁)(上接第20頁)10(4):35-38.

        [3]茆詩松.貝葉斯統(tǒng)計[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,1999,3.

        [4]周偉萍,張德然,楊興瓊.熵損失函數(shù)下幾何分布參數(shù)的Bayes估計[J].山西師范大學學報:自然科學版,2007,21(4):13-15.

        [5]熊常偉,張德然,張怡.熵損失函數(shù)下幾何分布參數(shù)的Bayes估計[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2008,27(1):82-86.

        [責任編輯:鄧麗麗]

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