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王立春, 韦来生
中国科学技术大学学报,2002,32 (1):62-69,-0001,():
-1年11月30日
对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes估计,证明了该估计是渐近最优的。
刻度指数族, 经验Bayes估计, 渐近最优性
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王立春, 张丽英, 张秋生
《数量经济技术经济研究》,2007 (6):146-152,-0001,():
-1年11月30日
企业并购融资决策问题的核心是资本结构决策。本文利用基于方差分析的资本结构决策模型作为并购融资风险的定量分析与评价工具,研究了并购融资决策问题,使并购融资决策模型更富可操作性和广泛适用性,为企业并购融资的最优资本结构决策供了科学依据。
产业整合, 融资, 方差分析, 矩阵模型
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【期刊论文】随机效应模型中方差分量渐近最优的经验Bayes估计*
王立春, 韦来生
数学研究与评论,2004,24 (4):653-664,-0001,():
-1年11月30日
本文在加权二次损失下导出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用多元密度函数及其混合偏导数核估计的方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计。在适当的条件下证明了EB估计的渐近最优性,给出了模型的特例和推广。最后,举出一个满足定理条件的例子。
随机效应模型, 方差分量, Bayes估计, 经验Bayes估计, 渐近最优性
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王立春
CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MAITHEMATICS,2007, 24 (5): 795-800,-0001,():
-1年11月30日
我们采用贝叶斯经验贝叶斯方法估计了一个特殊的指数分布族中的刻度参数,证明了刻度参数的贝叶斯经验贝叶斯估计几乎处处收敛到它的贝叶斯估计且获得了它的渐近最优性。最后,提出了一个模拟试验云验证贝叶斯经验贝叶斯估计的渐近最优性。
经验贝叶斯, 渐近最优性, 刻度参数
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王立春, 韦来生
高校应用数学学报A辑,2004,19 (1):97-108,-0001,():
-1年11月30日
给出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes检验的判决函数,利用核做计的方法,构造了相应的经验Bayes(EB)检验的判决函数。在适当的条件下证明了EB判决函数是渐近最优的且有收敛速度。给出了模型的特例和推广。最后,举出一个满足定理条件的例子。
随机效应模型, 方差分量, Bayes检验, 收敛速度
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