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1)  continuous parameter of linear exponential distribution
连续型线性指数分布
1.
In this paper,the Bayes estimation problem for the continuous parameter of linear exponential distribution has been derived and the empirical Bayes(EB) estimator is constructed by using the identicallly distributed and negatively associated(NA) samples.
对连续型线性指数分布在平方损失下导出了参数的Bayes估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,并在适当的条件下获得(EB)估计的速度。
2)  Exponential Difference Distribution of Continne Random Variable
连续型指数差分布
3)  Absolutely continuous bivariate exponential(ACBVE)
二维绝对连续指数分布
4)  linear exponential distribution
线性指数分布
1.
Empirical Bayes estimation of linear exponential distribution parameters;
线性指数分布参数的经验贝叶斯估计
2.
Analysis of a Bayesian discriminate with linear exponential distribution model
线性指数分布模型的一类贝叶斯判别分析
3.
Linear exponential distribution can be regarded as a gerenral exponential distribution, its hazard function is a linear function about time or age in linear exponential models, and it is one of the reasonable models for lifetime distributions of random phenomena.
线性指数分布可以看着是指数分布的推广,在线性指数模型里,危险函数是时间或年龄的线性函数,它是生存时间分布的合理模型之一。
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5)  Linear Exponential distribution family
线性指数分布族
1.
are often described as claim nuto mber ,and these distribution belong to Linear Exponential distribution family .
常用Poisson等简单分布来描述索赔次数，而这些简单分布都属于线性指数分布族，本文首先求得这些简单分布关于μ((?))的确切可信性估计，然后将常用的结构函数Gamma分布拓展到双参数线性指数分布族，构造了这些简单分布所属分布族的索赔次数模型：线性指数分布模型，并讨论了模型在四种不同保费计算规则下的最优BMS。
6)  continuous distribution curve
连续分布曲线
补充资料：分布型指数法


分布型指数法
methods of distribution pattern index

分布型指数法(methods of distributionPattern index)依据对某一种群抽样调查中所得的3个重要分布信息(均数、方差和样本数)之间的关系，判别此种群个体间的扩散或聚集程度，从而确定其分布型的一种方法。常用的分布型指数有扩散系数、k值法、扩散型指数、泰勒指数、平均拥挤度和P指数等6类。 扩散系数(C)是方差与均数的比值，用以检验种群扩散是否属于随机型的一个系数。其公式为:C=二兰 X习(x，一了)”式中亩为平均虫数; X(儿一1)护为方差;”为抽样数。若种群的扩散完全是随机的，则C应是符合均数为1.方差为2州(”一1)2的正态分布。应用时，应统计出C=1的概率为95%的置信区间为:z士2了2侧(，一1)“当”>100时，宜用 l土2了2/(”一1)式中n为抽样数。如实际估算的C值落入上式范围内，则为随机分布;C大于此范围时，为聚集分布。先调查统计种群密度不同的若干田块，检验C与种群密度的关系。如发现C与种群密度相关，则不宜用此法。 扩散系数也可用尹检验是否呈随机分布型:52(n一1) XID的分布与自由度为(”一1)的x“分布相似。故若计算所得石(姑.05.时，为随机分布;ID>戏.。。时，则为聚集分布。 k值法这卜‘类包括k值、偏指数、种群群集均数(人)3种，用以估计种群的聚集度。①k值即负二项分布概率通式中的参数k:X2(52一万)k值愈小，表示聚集程度愈大;如k oco，则分布趋于泊松分布。k值与种群密度无关，但与取样单位大小有关，故只能对相同大小的取样单位进行比较。②Q指数是k值的倒数，可作为k值的补充:z一介 一一 Q若公=O，为随机分布(泊松分布);公>O为聚集分布;QI时，属聚集分布:寿1，样方小于个体群面积;p值显著下降，样方大于个体群面积。在二者的转折点处(如图上的箭头)，所对应的样方单位大小，即可表示个体群的面积(见图)。方卜左样.确样2—不丽丽而不兹松散群体密集群体 样方松散群体样方大小和p值关系图(据TRE.50吐hwood)52二口耐经对数代换后，可呈直线回归: 1952二lga+blg从式中口表示抽样因素，狈吐为聚集特征指数。当妇0，趋向于均匀分布;b一1，为随机分布;卜今二，则高度聚集。 习‘均拥挤度(扁)这一类包括平均拥挤度和聚集指数两种。
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