1) E-Bayesian estimation
E-Bayes估计
1.
E-Bayesian estimation and hierarchical Bayesian estimation of failure rate;
失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计
2.
E-Bayesian estimation of the negative binomial distribution reliability under entropy loss function
熵损失下负二项分布可靠度的E-Bayes估计
3.
This paper develops a new method of parameter estimation,which is named as E-Bayesian estimation method.
该文提出了参数的一种新估计方法——E-Bayes估计法,在无失效数据情形,给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计,并给出了失效概率的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系,最后,给出了模拟算例,结果表明该文提出的E-Bayes估计法可行且便于应用。
2) expected Bayesian estimate
E-Bayes估计
1.
In this paper a new estimate method of reliability parameters presented bythe named of expected Bayesian estimate method.
本文提出了可靠性参数的一种新估计方法——E-Bayes估计法。
3) expected Bayesian estimation
E-Bayes估计
1.
For the location-scale parameter model,the least-squares estimation and weighed least-squares estimation for the location and scale parameters were given by the expected Bayesian estimation of the failure probability.
对位置-尺度参数模型,借助失效概率的E-Bayes估计,给出了位置参数、尺度参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,从而可以得到寿命服从位置-尺度参数模型产品可靠度的估计。
4) compositive E-Bayes estimation
综合E-Bayes估计
5) Bayes estimation
Bayes估计
1.
Application of Bayes estimation theory in traffic flow detection;
Bayes估计理论在交通流检测中的应用
2.
The Suitability Analysis of the Modernization of Dynamic Distribution Parameters and Prior Distribution Function in Bayes Estimation;
动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性
3.
Application of experience Bayes estimation in ranging;
经验Bayes估计在距离测量中的应用研究
6) Bayesian estimation
Bayes估计
1.
Conditional mean and its applications to Bayesian estimation of reliability measures(Ⅰ);
条件均值对可靠性测度Bayes估计的应用(I)
2.
Bayesian estimation for environmental factor of two parameter of Weibull distribution;
两参数Weibull分布环境因子的Bayes估计
3.
Recursive Bayesian Estimation to Evaluate IR-Counter-Countermeasures Performance of IR-Seeker;
采用递进Bayes估计评估导引头抗干扰性能及仿真
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条