本文考虑一维双边截断型分布族参数函数在平方损失下的经验 Bayes 估计问题．给定θ，x的条件分布为 f(x｜θ)=ω(θ1，θ2)h(x)I[θ1,θ2](x)dx其中 θ=(θ1，θ2) T(x)=(t1(x)，t2(x))=(min(x1，…，xm)，max(x1，…，xm))是充分统计量．其边缘密度为f(t)，本文通过f(t)的核估计构造出θ的函数的经验 Bayes 估计，并证明在一定的条件下是渐近最优的(a．0．)．
截断型分布族 经验Bayes估计 渐近最优