基于Gibbs抽样算法的两参数Pareto分布的Bayes估计

作者：李凡群; 韦善然

来源：阜阳师范大学学报(自然科学版), 2023, 40(04): 8-13.

DOI：10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/2096-9341(2023)04-0008-06

• Pareto分布
• 极大似然估计
• Bayes估计
• Gibbs抽样
• Linex损失

本文在非正常先验分布下讨论了基于Linex非对称损失函数的两参数Pareto分布的Bayes估计，证明了Linex损失函数下的Bayes估计是可容许的，并利用Gibbs抽样算法进行了Bayes估计实现；通过数值模拟，比较了极大似然估计与Bayes估计的风险。结果表明：Pareto分布的尺度参数的Bayes估计效率一致高于极大似然估计；在小样本情形下，当损失函数的尺度参数大于0时，Pareto分布的形状参数的Bayes估计的效率高于极大似然估计。

• 单位
  安徽财经大学; 数学学院