1) relative loss function
相对损失函数
1.
In this paper,the authors get a unique linear Minimax estimator of linear estimator about β in the class of linear estimator under two relative loss function,respectively.
在两种相对损失函数下 ,我们给出了线性估计在线性估计类中的唯一的线性Minimax估计 。
2) Absolute loss function
绝对损失函数
3) Asymmetric loss functions
非对称损失函数
1.
Empirical Bayes Test for Truncation Parameters with Asymmetric Loss Functions Using NA Samples;
NA样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验
4) symmetric entropy loss function
对称熵损失函数
1.
This paper deals with the minimum risk equivalent estimation for the scale parameter of exponential distribution under the q-symmetric entropy loss function.
指数分布的尺度参数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)的形式为,本文根据Brown引理证明了此估计量是可容许的。
2.
of process capability under symmetric entropy loss function, gives MRE s exact form and the confidence limit at confidence level 1-α, and at the same time, it proves that the Bayes estimator is admissible.
研究工序能力指数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）和Bayes估计，给出MRE估计的精确形式，并对置信度为1-α的区问估计给出临界值，同时，证明Bayes估计是可容许的。
5) symmetric loss function
对称损失函数
1.
In this paper,we considered the Bayesian estimation of the number of psychological state and its admissibility under a kind of symmetric loss function,and the use of the number of psychological state evaluation of the operator s skill level.
研究一种对称损失函数下,心理状态数的Bayes估计及其可容许性问题,并利用心理状态数评价操作者的技术水平。
6) q symmetric loss function
q对称损失函数
1.
The exact form of Bayes estimator is obtained,and its admissibility is discussed by using the p,q symmetric loss function L(λ,δ)=(λ/δ)p+(δ/λ)q-2(p,q∈Z+).
在p,q对称损失函数L(λ,δ)=(λ/δ)p+(δ/λ)q-2(p,q∈Z+)下,得到了参数λ的贝叶斯估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了参数λ的最大后验区间估计。
补充资料：损失函数
损失函数
loss function
损失函数〔卜.云州地阅;uoTep‘柯田叫.a] 统计判定问题中，对于试验的每一种可能结局表示试验者损失(成本)的非负函数.设X是在样本空间任，刃，p，)(口‘。)中取值的随机变盘;D={心是根据X的实现关于参数a可以作出的一切可能判决的空间.在决策函数理论中，定义在OxD上的任一非负函数L称为损失函数.当参数的真值为e时(e‘O)，损失函数L在任一点(a，d)任exD的值表示作出判决d(d〔D)所造成的损失.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条