广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (5): 112-121.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025112801

• 数学与统计学 • 上一篇    下一篇

共轭先验分布下逆伽马分布尺度参数的Bayes分析

孙莹, 徐宝*   

  1. 吉林师范大学 数学与计算机学院, 吉林 四平 136000
  • 收稿日期:2025-11-28 修回日期:2026-03-04 出版日期:2026-09-05 发布日期:2026-07-24
  • 通讯作者: 徐宝(1977—),男,吉林四平人,吉林师范大学教授,博士。Email: xubao97@163.com
  • 基金资助:
    吉林省科技发展计划(YDZJ202201ZYTS622)

Bayesian analysis of scale parameter in inverse gamma distribution under conjugate prior distributions

Sun Ying, Xu Bao*   

  1. College of Mathematics and Computer Science, Jilin Normal University, Siping Jilin 136000, China
  • Received:2025-11-28 Revised:2026-03-04 Online:2026-09-05 Published:2026-07-24

摘要: 本文在伽马共轭先验分布的基础上研究逆伽马分布的尺度参数,当形状参数已知时,基于加权p、q对称熵损失函数下的Bayes估计的形式与性质,得到尺度参数的Bayes估计精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性;然后,基于得到的Bayes估计,研究逆伽马分布尺度参数的多层Bayes估计、E-Bayes估计和刀切Bayes估计的形式;最后,应用MCMC算法进行数值模拟,讨论所得Bayes估计、E-Bayes估计和刀切Bayes估计的稳健性和精确性,结果表明,3种估计都有较高的稳健性和精确性,刀切Bayes估计的精确度最高。

关键词: 加权p、q对称熵损失函数, 逆伽马分布, 先验分布, Bayes估计, MCMC算法

Abstract: The forms and properties of the Bayesian estimation for the scale parameter in the inverse gamma distribution with known the shape parameter were investigated under the gamma conjugate prior distribution and the weighted p,q symmetric entropy loss function. Firstly, the exact form of the Bayesian estimation for the scale parameter is derived, and its admissibility and minimaxity are proved. Secondly, the forms of multi-layer Bayesian estimation, E-Bayesian estimation, and knife-cut Bayesian estimation for the scale parameter of the inverse gamma distribution are investigated based on the derived Bayesian estimation. Finally, numerical simulations with MCMC algorithm are conducted to discuss the robustness and precision of the obtained Bayesian, E-Bayesian, and knife-cut Bayesian estimation. Results indicatethat all three estimations exhibit high robustness and precision, while knife-cut Bayesian estimation has the highest precision specially.

Key words: weighted p, q symmetric entropy loss function, inverse gamma distribution, prior distribution, Bayesian estimation, MCMC algorithm

中图分类号:  O212.8

[1] 邹鲲, 廖桂生, 李军, 等. 非高斯杂波下知识辅助检测的认知方法[J]. 电子学报, 2014, 42(6): 1047-1054. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.06.002.
[2] 罗琼, 周菊玲. 加权平衡损失函数下逆伽马分布的Bayes估计[J]. 曲阜师范大学学报(自然科学版), 2023, 49(2): 19-24. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5337.2023.2.019.
[3] 丁新月, 徐美萍. Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2014, 32(3): 61-64. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2014.03.035.
[4] Sun J, Zhang Y Y, Sun Y. The empirical Bayes estimators of the rate parameter of the inverse gamma distribution with a conjugate inverse gamma prior under Stein’s loss function[J]. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2021, 91(8): 1504-1523. DOI: 10.1080/00949655.2020.1858299.
[5] Bourguignon M, Gallardo D I. Reparameterized inverse gamma regression models with varying precision[J]. Statistica Neerlandica, 2020, 74(4): 611-627. DOI: 10.1111/stan.12221.
[6] Filipiak K, Klein D, Markiewicz A, et al. Approximation with a Kronecker product structure with one component as compound symmetry or autoregression via entropy loss function[J]. Linear Algebra and Its Applications, 2021, 610: 625-646. DOI: 10.1016/j.laa.2020.10.013.
[7] Liu H B, Yin T, Wang C. E-Bayes estimation of Laplace distribution parameter under Q-symmetric entropy loss function[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014, 596: 301-304. DOI: 10.4028/www.scientific.net/amm.596.301.
[8] 徐宝, 姜玉秋, 滕飞, 等. 加权p, q对称熵损失下一类指数分布模型参数的估计[J]. 数学的实践与认识, 2012, 42(7): 186-190. DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2012.07.025.
[9] 徐宝, 赵仲达, 华志强. 加权p, q对称熵损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计与性质[J]. 吉林师范大学学报(自然科学版), 2023, 44(4): 56-63. DOI: 10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2023.04.008.
[10] 关爽, 徐宝. 一种对称损失函数下逆指数分布参数的刀切Bayes估计[J]. 内江师范学院学报, 2025, 40(4): 17-23. DOI: 10.13603/j.cnki.51-1621/z.2025.04.003.
[11] 孙双, 徐宝. 一种对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计[J]. 南昌大学学报(理科版), 2024, 48(3): 205-213. DOI: 10.3969/j.issn.1006-0464.2024.03.001.
[12] 季海波. k阶Erlang分布参数在加权p、q对称熵损失下的Bayes估计[J]. 淮阴师范学院学报(自然科学版), 2025, 24(2): 102-106. DOI: 10.16119/j.cnki.issn1671-6876.2025.02.002.
[13] 韦来生, 张伟平. 贝叶斯分析[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2013.
[14] 韦来生. 数理统计[M]. 北京: 科学出版社, 2008.
[15] 于雪松, 徐宝. 加权平方损失函数下Rayleigh分布参数的刀切Bayes估计[J]. 淮阴师范学院学报(自然科学版), 2025, 24(2): 95-101, 115. DOI: 10.16119/j.cnki.issn1671-6876.2025.02.001.
[16] 韩明. 不同损失函数下Poisson分布参数的E-Bayes估计及其E-MSE[J]. 数学物理学报, 2019, 39(3): 664-673. DOI: 10.3969/j.issn.1003-3998.2019.03.023.
[17] 孙烨, 蒋京京, 王纯杰. 广义极值回归模型下现状数据的贝叶斯估计[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(1): 82-90. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021060907.
[1] 于雪松, 徐宝. 加权p、q对称损失函数下Burr分布参数的Bayes估计[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2024, 42(6): 186-193.
[2] 孙烨, 蒋京京, 王纯杰. 广义极值回归模型下现状数据的贝叶斯估计[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(1): 82-90.
[3] 丁新月, 徐美萍. Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2014, 32(3): 61-64.
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[1] 李钰慧, 陈泽柠, 黄中豪, 周岐海. 广西弄岗熊猴的雨季活动时间分配[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(3): 80 -86 .
[2] 苗新艳, 张龙, 罗颜涛, 潘丽君. 一类交替变化的竞争—合作混杂种群模型研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(3): 25 -31 .
[3] 黄燕萍, 韦煜明. 一类分数阶微分方程多点边值问题的多解性[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(3): 41 -49 .
[4] 黄兵方,闻炳海,邱文,赵琬玲,陈燕雁. 基于晶格Boltzmann方法的接触角实时测量研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(1): 34 -43 .
[5] 郑威,文国秋,何威,胡荣耀,赵树之. 属性自表达的低秩无监督属性选择算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(1): 61 -69 .
[6] 唐国吉,赵婷,何登旭. 扰动广义混合变分不等式的可解性[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(1): 76 -83 .
[7] 赵航,王任翔,刘灵. 瘤足蕨科植物叶表皮微形态及其系统学意义[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(1): 142 -148 .
[8] 傅杰,邹艳丽,谢蓉. 簇网络的同步及稳定性研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(1): 7 -15 .
[9] 钟祥贵,丁锐芳,凌思敏. 非次正规子群共轭类数对有限群结构的影响[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(1): 44 -48 .
[10] 李国峰,许思毛. 运动经PKC-Nrf2途径调节肝HO-1表达及抗氧化能力的研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(1): 113 -118 .
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