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Kumaraswamy分布族參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗收斂速度*

2021-03-04 02:32:50黃金超
關(guān)鍵詞:先驗常數(shù)單調(diào)

黃金超

(滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ)部,安徽 滁州 239000)

1 EB檢驗函數(shù)的單調(diào)性和Bayes判決函數(shù)

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|00}.

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.

2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造

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)|0φ(aG)=θ0>φ(A2).文后會舉例說明先驗分布的集合Γ(A1,A2)不會是空集.

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.

3 EB檢驗函數(shù)的收斂速度

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.

4 舉例

(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.

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