| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第6-9页 |
| 2 几种损失下逆瑞利分布参数的的Bayes估计 | 第9-23页 |
| 2.1 逆瑞利分布参数的极大似然估计及两个结论 | 第9-11页 |
| 2.2 对称熵损失函数下逆瑞利分布参数的Bayes估计 | 第11-15页 |
| 2.2.1 Bayes估计和经验Bayes估计 | 第11-13页 |
| 2.2.2 估计量(fT+ g)~(?1)的容许性 | 第13-14页 |
| 2.2.3 数值模拟 | 第14-15页 |
| 2.3 Q对称熵损失函数下逆瑞利分布参数的Bayes估计 | 第15-19页 |
| 2.3.1 参数θ 的Bayes估计 | 第15-16页 |
| 2.3.2 参数θ 的多层Bayes估计 | 第16-18页 |
| 2.3.3 数值模拟 | 第18-19页 |
| 2.4 Mlinex和复合LINEX对称损失函数下逆瑞利分布参数的Bayes估计 | 第19-23页 |
| 2.4.1 Mlinex损失函数下参数的Bayes估计 | 第19-20页 |
| 2.4.2 复合LINEX对称损失函数下参数的Bayes估计 | 第20-21页 |
| 2.4.3 数值模拟 | 第21-23页 |
| 3 逆瑞利分布参数的Minimax估计 | 第23-27页 |
| 3.1 几个引理 | 第23页 |
| 3.2 主要结论 | 第23-26页 |
| 3.3 数值模拟 | 第26-27页 |
| 4 NA样本下逆瑞利分布参数的EB检验 | 第27-33页 |
| 4.1 经验Bayes检验函数的构造 | 第29-31页 |
| 4.2 主要结果及证明 | 第31-33页 |
| 5 总结与展望 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 附录 攻读学位期间的研究成果 | 第39页 |
