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偏度系数的近似线性贝叶斯估计  
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【英文篇名】 Approximate Linear Bayesian Estimation of Skewness Coefficient
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 章溢; 龚海林;
【英文作者】 Zhang Yi; Gong Hailin; School of Mathematics and Information Science; Jiangxi Normal University; School of Computer and Information Engineering;
【作者单位】 江西师范大学计算机信息工程学院; 江西师范大学数学与信息科学学院;
【文献出处】 统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 偏度系数; 近似线性贝叶斯估计; 超参数; 经验贝叶斯估计;
【英文关键词】 skewness coefficient; approximate linear Bayesian estimation; hyper-parameter; empirical Bayes estimation;
【摘要】 在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征。由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度。文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计。
【英文摘要】 In probability and statistics,skewness coefficient reflects the symmetry characteristics of density curve of the random variable.As the skewness coefficient is involved in the first three moments of the distribution,it is very difficult to get good estimates for skewness coefficient.This paper builds Bayes model and proposes approximate linear Bayesian estimation for skewness coefficient.In addition,the hyper-parameters of prior distribution are estimated in the multitude data structure,thus deriving the em...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(71361015); 教育部人文社科基金资助项目(15YJC910010); 江西省自然科学基金资助项目(20142BAB201013)
【更新日期】 2017-06-22
【分类号】 O212.8
【正文快照】 0引言偏度系数是概率统计度量随机变量分布的对称性的一个重要的特征[1,2]。偏度系数不仅在数理统计中得到广泛的关注和研究,而且被运用到金融风险管理与决策、保险精算、时间序列预测等方面[3-8]。设随机变量X的分布函数为F(x),则该随机变量的偏度系数定义为:γ=E(X-EX)3[E(X-

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