空軍通信士官學校 黃娟娟


取(m,η,γ)的聯合先驗分布為:


對上式關于η,γ在(0,+∞)上積分后得到m的后驗邊際分布密度:

取平方損失函數:

其中,β=(β1,β2,β3)=(m,η,γ)為待估參數,d=(d1,d2,d3)為采取的決策。
由貝葉斯理論可知,在平方損失函數下,m的貝葉斯估計為:
由于β=(β1,β2,),L·(β),L(β)具有二階混合偏導數,上式中的被積函數可化為eL·(β)與eL(β)的形式,則有近似公式:

其中,Ω 為β的積分域, 分別為L·(β)和L(β)的最大值點。

綜上,由近似計算公式求出參數m的估計。
關于η,m在(0,+∞)上積分后得到γ的后驗邊際分布密度為:

其中,

由上面兩個式子在平方損失函數下,求得γ的貝葉斯估計為:

由此式及近似計算公式能求出γ的貝葉斯估計。
關于m,γ在(0,+∞)上積分后得到η的后驗邊際分布密度為:

Γ(·)表示伽馬函數,我們從上式可以很容易得到平方損失下η的貝葉斯估計:

由上式運用近似計算公式可求出η的貝葉斯估計。