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本文主要研究了刻度指数族中参数的经验Bayes统计推断问题，介绍了Bayes方法的原理和经验Bayes方法，并着重回顾和介绍了指数族中Bayes和经验Bayes方法的研究现状和进展。
本文讨论了指数分布定数截尾情形下刻度参数失效率函数的经验Bayes(EB)双侧检验问题。利用概率密度函数的核估计构造了EB检验函数，证明了它的渐近最优性，并获得了其收敛速度。最后，给出了一个满足定理条件的例子。
本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计，利用基于Bessel函数的核估计方法构造了相应的经验Bayes(EB)估计，并证明了所提出的EB估计具有收敛速度O((n-1ln10n)λδ/2+δ)，此处δ＞2，1/2＜λ＜1.最后，给出了一个例子，说明适合定理条件的先验分布是存在的。