Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "classes of priors" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Robust Bayesian estimation in a normal model with asymmetric loss function
Autorzy:
Boratyńska, Agata
Drozdowicz, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1338870.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
Bayes estimators
asymmetric loss function
robust Bayesian estimation
classes of priors
Opis:
The problem of robust Bayesian estimation in a normal model with asymmetric loss function (LINEX) is considered. Some uncertainty about the prior is assumed by introducing two classes of priors. The most robust and conditional Γ-minimax estimators are constructed. The situations when those estimators coincide are presented.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 1; 85-92
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust Bayesian insurance premium in a collective risk model with distorted priors under the generalised Bregman loss
Autorzy:
Boratyńska, Agata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827546.pdf
Data publikacji:
2021-09-06
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
classes of priors
posterior regret
distortion function
Bregman loss
insurance premium
Opis:
The article presents a collective risk model for the insurance claims. The objective is to estimate a premium, which is defined as a functional specified up to unknown parameters. For this purpose, the Bayesian methodology, which combines the prior knowledge about certain unknown parameters with the knowledge in the form of a random sample, has been adopted. The generalised Bregman loss function is considered. In effect, the results can be applied to numerous loss functions, including the square-error, LINEX, weighted squareerror, Brown, entropy loss. Some uncertainty about a prior is assumed by a distorted band class of priors. The range of collective and Bayes premiums is calculated and posterior regret Γ-minimax premium as a robust procedure has been implemented. Two examples are provided to illustrate the issues considered - the first one with an unknown parameter of the Poisson distribution, and the second one with unknown parameters of distributions of the number and severity of claims.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 123-140
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies