1) symmetric loss function
对称损失函数
1.
In this paper,we considered the Bayesian estimation of the number of psychological state and its admissibility under a kind of symmetric loss function,and the use of the number of psychological state evaluation of the operator s skill level.
研究一种对称损失函数下,心理状态数的Bayes估计及其可容许性问题,并利用心理状态数评价操作者的技术水平。
2) Asymmetric loss functions
非对称损失函数
1.
Empirical Bayes Test for Truncation Parameters with Asymmetric Loss Functions Using NA Samples;
NA样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验
3) 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。
4) 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。
5) 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。
6) Asymmetric Loss Function
非对称性损失函数
1.
This paper gets the concepts and algebra relations of Symmetric Function and Asymmetric Loss Function by introducing the background of the treatise written by Tian kou.
本文通过对论文背景的介绍,给出对称性损失函数和非对称性损失函数的概念和解析关系式,根据田口玄一的质量水平定义,借助分析工具得出了两类函数的平均质量损失即质量水平的解析关系式。
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.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条