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本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n~(-1)),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.
R.S.Singh的一个猜想的证明：离散情形
【摘 要】
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本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n~(-1)),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.
【机 构】
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中国科学院系统科学研究所北京100080
【出 处】
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中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学)
【发表日期】
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1992年04期
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