导读:本文包含了后验极小极大论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:·,保费,均方损失函数,熵损失函数,LINEX损失函数
后验极小极大论文文献综述
高海清[1]（2012）在《后验Γ—极小极大准则下的Bayes保费》一文中研究指出计算保费是保险公司的一项重要工作，对于保费的计算有很多种方法，其中Bayes保费理论是目前使用最广泛的方法之一。本文主要研究后验Γ—极小极大准则下的Bayes保费。在计算Bayes保费时需要用到未知风险参数的先验分布，而先验信息通常是很难确定的。根据稳健Bayes方法，不确定的先验可以通过一类Γ先验代替单一先验，并可以计算出先验下贝叶斯行为的范围，但是不能确定哪一个值是最优的。对于最优值的确定有几种方法，比如：Γ—极小极大准则，条件Γ—极小极大准则，最稳定准则和后验Γ—极小极大准则(PRGM)。传统的保费计算中是用对称损失函数来估计保单持有人的风险，例如平方损失函数，绝对误差损失函数等。这些对称损失函数在某些情况下是合适的，计算相对容易，而且对过高估计和过低估计的惩罚也是相同的。但是在有些估计问题中，对称损失函数的使用可能不太适合，对过高估计和过低估计的惩罚不一定是相等的，此时就需要考虑非对称损失函数。在本文中将考虑两种非对称损失函数（熵损失函数和LINEX损失函数）计算Bayes保费。本文选择五种可能的先验类，给出了在Poisson-Gamma模型中，对称损失函数（均方损失）和非对称损失函数（熵损失和LINEX损失）下的后验Γ—极小极大准则的Bayes保费。并对Γ—代换类下三种损失函数下的PRGM进行对比分析，此外，对叁种损失函数的风险进行了比较，结果表明非对称损失函数比对称损失函数能够更好的衡量风险，可以更公平合理的索取保费。(本文来源于《重庆大学》期刊2012-04-01）
陈兰祥[2]（1996）在《正态分布均值的г－极小极大后验估计》一文中研究指出讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的г－极小大后验估计，并指出当样本客量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的斯近性状．(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊1996年01期）
陈兰祥[3]（1995）在《正态分布均值的Г─极小极大后验估计》一文中研究指出正态分布均值的Г─极小极大后验估计陈兰祥讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的厂一极小极大后验估计，并指出当样本容量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的渐近性状．正态分布均值的Г─极小极大后验估计@陈兰祥...(本文来源于《同济大学学报(热能工程版)》期刊1995年06期）
卜祥民,周光亚,杨轶华[4]（1995）在《加权平方损失下正态分布位置参数的后验Γ－极小极大估计及限制风险Bayes估计》一文中研究指出应用ＤａｓＧｕｐｔａ－Ｓｔｕｄｄｅｎ方法，在更广泛的加权平方损失Ｌ（θδ（ｘ））下，讨论了正态位置参数的后验Γ－极小极大估计及限制风险Ｂａｙｅｓ估计，使更广泛的一类求相应估计值问题得到了解决。(本文来源于《吉林大学自然科学学报》期刊1995年01期）
后验极小极大论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的г－极小大后验估计，并指出当样本客量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的斯近性状．
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
后验极小极大论文参考文献
[1].高海清.后验Γ—极小极大准则下的Bayes保费[D].重庆大学.2012
[2].陈兰祥.正态分布均值的г－极小极大后验估计[J].同济大学学报(自然科学版).1996
[3].陈兰祥.正态分布均值的Г─极小极大后验估计[J].同济大学学报(热能工程版).1995
[4].卜祥民,周光亚,杨轶华.加权平方损失下正态分布位置参数的后验Γ－极小极大估计及限制风险Bayes估计[J].吉林大学自然科学学报.1995