黃金超
(滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ)部,安徽 滁州 239000)
考慮Kumaraswamy分布模型[9],設(shè)隨機變量X條件概率密度
f(x|θ)=αθxα-1(1-xα)θ-1,
(1)
其中θ為未知參數(shù),α>0且為常數(shù).樣本空間χ={x|0
考慮(1)式中參數(shù)θ的EB檢驗問題
H0:θ≤θ0?H1:θ>θ0,
(2)
其中θ0>0為已知常數(shù).對假設(shè)檢驗問題(2),取“線性損失”函數(shù)
L(θ,dj)=(1-j)a(θ-θ0)I[θ-θ0>0]+ja(θ0-θ)I[θ-θ0≤0]j=0,1.
其中:a>0且為常數(shù);d0表示接受H0,d1表示否定H0,{d0,d1}=D,D是行動空間;I[A]為集合A的示性函數(shù).
設(shè)δ(x)=P(接受H0|X=x)為隨機化判別函數(shù).在先驗分布G(θ)下,δ(x)的風(fēng)險函數(shù)
(3)
其中
(4)
這里:
(5)
為r.v.X的邊緣分布;
(6)
(6)式中,
(7)
α(x)=f(x)(φ(x)-θ0)=(p(x)-θ0)f(x)+q(x)f(1)(x).
(8)
由Cauchy-Schwarz不等式和(6)式可得
(9)
所以對于α>0,0 假定 在這個假定下先驗分布G(θ)是非退化的.因為φ(x)是單調(diào)遞減且連續(xù)的,所以由連續(xù)函數(shù)的介值定理可知必存在點aG∈(0,1),使得φ(aG)=θ0.又由(8)式可知 α(x)≤0?φ(x)≤θ0?x≥aG, α(x)>0?φ(x)>θ0?x 故由(3)式可知Bayes判決函數(shù) (10) 其Bayes風(fēng)險 (11) (11)式中,當先驗分布G(θ)已知,δ(x)=δG(x)時,R(G)是可以達到的.但此處G(θ)未知,所以δG(x)也未知,從而δG(x)無使用價值,于是考慮引入EB檢驗方法. 設(shè)X1,X2,…,Xn和X是iid樣本,通常稱X1,X2,…,Xn為歷史樣本,稱X為當前樣本.令f(x)為X1的概率密度函數(shù)(形如(5)式),iid樣本作如下假定: (T1)f(x)∈Cs,α,Cs,α為R1中的一族概率密度函數(shù),其s階導(dǎo)數(shù)存在且|f(x)|≤α,s≥3為正整數(shù). 令Kr(x)(r=0,1,…,s-1)是有界的Borel可測函數(shù),在(0,1)之外為0,且滿足如下條件: 假定先驗分布G(θ)非退化,且屬于下列先驗分布類: (T4)Γ(A1,A2)={G(θ)|0 假設(shè)Γ(A1,A2)={G(θ)|0 記f(0)(x)=f(x),f(r)(x)表示f(x)的第r階導(dǎo)數(shù),r=0,1,…,s.類似文獻[2],定義f(r)(x)的遞歸核估計 (12) (13) 由(8)式定義α(x)的估計量 (14) 由先驗條件(T4)給出的A1,A2,結(jié)合(10)式,定義EB檢驗函數(shù) (15) EB檢驗構(gòu)造方法參照文獻[5]. 令En表示對r.v.X1,X2,…,Xn的聯(lián)合分布求均值,則δn(x)的全面Bayes風(fēng)險 (16) 假設(shè)本研究中的c,c1,c2,…,M1,M2為正常數(shù). 證明由Cr不等式可知,對于r=0,1,有 (17) 由核函數(shù)的性質(zhì)可知 (18) 由Taylor展開可得 (19) 將(19)式代入(18)式可得 由f(x)∈Cs,α及|Kr(t)|≤C可知 (20) 于是 (21) (22) 將(21),(22)式代入(17)式,結(jié)論成立.證畢. 證明由(11),(16)式可知 (23) 由(8),(14)式及Cr不等式、引理1可知 (24) 由(10),(15)式可知,當x∈(0,A1)時,δn(x)=0,δG(x)=0,當x∈(A2,1)時,δn(x)=1,δG(x)=1.于是En(δn(x))-δG(x)=0,從而 (25) (26) 當x∈(A1,aG)時,由(10),(15)式可知δG(x)=0,Enδn(x)=P(αn(x)>0).由Markov不等式和(24)式可得 (27) 同理可證 (28) 將(25)~(28)式代入(23)式,可得 證畢. (1)式中,取θ的先驗分布 g(θ)=γe-γθI[θ>0], 其中γ為任意給定的參數(shù),γ≥1,于是 (29) 由(29)式易知條件(T1)成立.再假定條件(T2),(T3)成立,所以只需驗證(T4)成立即可.由(6)式可得 A1=max{10-8,aG-0.01},A2=min{1-10-8,aG+0.01}, 即條件(T4)成立,從而定理2成立.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
3 EB檢驗函數(shù)的收斂速度
4 舉例