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EMPIRICAL BAYES TEST PROBLEMS OF VARIANCE COMPONENTS IN RANDOM EFFECTS MODEL

机译:随机效应模型中方差分量的经验贝叶斯测试问题

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摘要

Bayes decision rule of variance components for one-way random effects model is derived and empirical Bayes (EB) decision rules are constructed by kernel estimation method. Under suitable conditions, it is shown that the proposed EB decision rules are asymptotically optimal with convergence rates near O(n~(-1/2)). Finally, an example concerning the main result is given.
机译:推导了单向随机效应模型方差分量的贝叶斯决策规则,并通过核估计方法构造了经验贝叶斯(EB)决策规则。在适当条件下,证明了所提出的EB决策规则是渐近最优的,收敛速度接近O(n〜(-1/2))。最后,给出一个有关主要结果的例子。

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