简介:本文得到一个涉及分担函数的亚纯函数族的正规定则:设F是区域D内的一族亚纯函数,k,l是正整数,ψ(z)季0为区域D内全纯函数,且其零点重数至多为l,如果对F中的任意函数,ff≠0,且f的所有极点重数都至少是l+1,如果F中的任意函数f与g满足f^(k)与g^(k)在D内分担ψ(z),那么F在D内正规.
简介:在“平方损失”下,研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计,首先利用概率密度函数的核估计,构造了位置参数的经验Bayes(EB)估计量,在适当的条件下获得了它的收敛速度.
涉及分担函数的亚纯函数族的正规定则
非指数分布数族参数的经验Bayes估计的收敛速度