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Admissible estimation in an one parameter nonregular family of absolutely continuous distributions

机译:绝对连续分布的一个参数非正则族中的容许估计

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摘要

Consider the problem of estimating under entropy loss an arbitrarily positive, strictly increasing or decreasing parametric function based on a sample of size n in an one parameter noregular family of absolutly continuous distributions with both endpoints of the support depending on a single parameter. We first provide sufficient conditions for the admissibility of generalized Bayes estimator with respect to some specific priors and then treat several examples which illustrate the admissibility of best invariant estimators is some location or scale parameter problems.
机译:考虑在熵损失下估计一个正参数,严格增加或减少参数函数的问题,该函数基于一个参数的绝对大小为n的样本的绝对连续分布的不规则族,并且支撑的两个端点均取决于单个参数。我们首先针对某些特定先验条件为广义贝叶斯估计的可容许性提供了充分的条件,然后处理了一些示例,这些例子说明了最佳不变估计量的可容许性是一些位置或尺度参数问题。

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