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1)  q-symmetric entropy loss function
q对称熵损失函数
1.
By means of the parameter estimation,we give the Bayesian estimation,the minimum risk equivalent estimation and the minimax estimation of scale parameter σ under the q-symmetric entropy loss function in the normal distribution,its mean of which is 0.
用参数估计的方法,研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了[cT+d]1/2形式的估计量当0≤c0;c=c*,d≥0时是可容许的,当0c*,d>0时是不可容许的。
2)  q-symmetric entropy loss function
q-对称熵损失函数
1.
Parameter estimation of geometric distribution under Q-symmetric entropy loss function;
Q-对称熵损失函数下几何分布参数估计
2.
Parameter estimation of Poisson distribution and binomial distribution under Q-symmetric entropy loss function
Q-对称熵损失函数下的Poisson分布及二项分布的参数估计
3.
In this paper,we define the q-symmetric entropy loss function on the basis of the symmetric entropy loss function.
本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax)估计等。
3)  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。
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)  Q-symmetric entropy loss
Q-对称熵损失
6)  a symmetric entropy loss function
一种对称熵损失函数
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.
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参考词条